基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法与流程

本发明涉及燃料电池，尤其涉及一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法。

背景技术：

1、由于能源的危机和环境的污染，燃料电池以其高效、清洁等优势受到了广泛关注。质子交换膜燃料电池具有能量转换效率高、可低温运行、可靠性高、零排放等优点，目前应用前景广阔。

2、在空气系统的控制中，空气流量和压力对电堆的运行极为重要，一方面，提高背压可以减少活化和质量传递的损失，提高燃料电池堆内各物理量的空间分布均匀性，同时可以提高催化剂活性，从而大大提升系统性能。另一方面，低压系统可以降低寄生功耗。因此有效的对空气路系统中压力和流量控制，可以提高燃料电池系统的效率和可靠性，又可以保证空压机控制不理想喘振的现象，同时还可以解决空气系统中存在的强耦合现象。

3、然而现有技术中提出的燃料电池空气系统控制方法在实际应用上存在一定问题，燃料电池系统在运行时，需要同时保证空气流量和压力，建立比较完善的控制模型是存在一定难度的。同时由于空气系统存在强耦合性，如果单独控制空压机和节气门会存在振荡现象，而采用逻辑进行修正误差，又会存在响应时间长的问题。

技术实现思路

1、根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，首先对空气路系统进行全工况测试，测试不同的空压机转速和节气门开度下对应的空气流量和空气压力。然后通过系统辨识的方式将空气系统数据辨识成状态空间方程的形式，并将状态空间方程做为模型预测控制的预测模型。最后以空气流量和压力与目标值的误差最小，控制序列值最优为目标，设计一个双输入双输出的模型预测控制器，将空气流量和空气压力作为输入，空压机转速和节气门开度作为输出。与现有技术相比，本发明的控制方法用具体的实验数据进行系统辨识，并用辨识状态空间方程作为预测模型进行控制，省略了机理预测模型搭建的过程，通过实际试验数据发现，该方法实用性较强，可以保证空气系统工作在合理区域；具体采用如下步骤：

2、测试空压机在最小转速至最大转速下、调整不同背压节气门开度，获取空压机出口处空气压比和空气流量值，获取空气路系统的全map；

3、利用最小二乘法对燃料电池空气系统测试数据进行系统辨识，将其辨识为状态空间方程的形式；

4、判断状态空间方程与实际空气系统的误差率，如果该误差率小于设定阈值则认定为合格，将辨识合格后的转态空间方程作为模型预测控制器的预测模型；

5、对模型预测控制器进行设计，确立修正系数、优化目标函数和被控对象上下限值参数；

6、采用模型预测控制器获取燃料电池系统所需的目标压力与目标流量，模型预测控制器通过求解输出最优的空压机转速与节气门开度；

7、判断实际空气路系统运行现象，是否与控制指标相符合，如果不符合则重新设计模型预测控制器，如果符合则设计完毕。

8、将节气门的开度从喘振处一直测试至流量压力无变化为止，记录实际压力与大气压力的比值以及入堆空气流量数据，将该离散数据进行整理，空气子系统输出量为空气流量和压力，控制量为空压机转速和节气门开度，预拟合状态空间方程。

9、对模型预测控制器进行设计时：将修正后的预测值y1(k)与目标输出r(k)进行比较，滚动优化后得到控制量u(k)，将u(k)结果输入至空气系统和预测模型，对模型预测结果进行反馈矫正，将空气系统实际输出y(k)与预测模型预测结果y0(k)进行比较，得到误差e(k)，乘以修正系数k之后加上预测模型预测结果y0(k)，再次输出修正预测值y1(k)。

10、所述优化目标函数以最优的控制模式使得空气系统的空气流量和压力维持在最佳工作范围内，并且与目标值的误差最小。

11、所述模型预测控制器为双输入双输出形式，输入为空气流量和空气压力，输出为空压机转速和节气门开度；考虑控制约束，利用控制器同时控制两个变量使空气路系统耦合性降低，同时保证燃料电池系统在安全范围内工作运行。

12、在模型预测控制器中误差补偿中设置修正系数k，再利用二次规划对修正后的预测矩阵优化求解，得出最优控制序列。

13、由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法,该方法首先对空气路系统进行全工况测试，测试不同的空压机转速和节气门开度下对应的空气流量和空气压力，然后通过系统辨识的方式将空气系统数据辨识成状态空间方程的形式，并将状态空间方程做为模型预测控制的预测模型。最后以空气流量和压力与目标值的误差最小，控制序列值最优为目标，设计一个双输入双输出的模型预测控制器，将空气流量和空气压力作为输入，空压机转速和节气门开度作为输出。与现有技术相比，本控制方法用具体的实验数据进行系统辨识，并用辨识状态空间方程作为预测模型进行控制，省略了机理预测模型搭建的过程，通过实际试验数据发现，该方法实用性较强，可以保证空气系统工作在合理区域

技术特征：

1.一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于：将节气门的开度从喘振处一直测试至流量压力无变化为止，记录实际压力与大气压力的比值以及入堆空气流量数据，将该离散数据进行整理，空气子系统输出量为空气流量和压力，控制量为空压机转速和节气门开度，预拟合状态空间方程。

3.根据权利要求2所述的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于：对模型预测控制器进行设计时：将修正后的预测值y1(k)与目标输出r(k)进行比较，滚动优化后得到控制量u(k)，将u(k)结果输入至空气系统和预测模型，对模型预测结果进行反馈矫正，将空气系统实际输出y(k)与预测模型预测结果y0(k)进行比较，得到误差e(k)，乘以修正系数k之后加上预测模型预测结果y0(k)，再次输出修正预测值y1(k)。

4.根据权利要求3所述的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于：所述优化目标函数以最优的控制模式使得空气系统的空气流量和压力维持在最佳工作范围内，并且与目标值的误差最小。

5.根据权利要求4所述的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于：所述模型预测控制器为双输入双输出形式，输入为空气流量和空气压力，输出为空压机转速和节气门开度；考虑控制约束，利用控制器同时控制两个变量使空气路系统耦合性降低，同时保证燃料电池系统在安全范围内工作运行。

6.根据权利要求5所述的一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，其特征在于：在模型预测控制器中误差补偿中设置修正系数k，再利用二次规划对修正后的预测矩阵优化求解，得出最优控制序列。

技术总结
本发明公开了一种基于系统辨识与模型预测控制的燃料电池空气系统控制方法，首先对空气路系统进行全工况测试，测试不同的空压机转速和节气门开度下对应的空气流量和空气压力。然后通过系统辨识的方式将空气系统数据辨识成状态空间方程的形式，并将状态空间方程做为模型预测控制的预测模型。最后以空气流量和压力与目标值的误差最小，控制序列值最优为目标，设计一个双输入双输出的模型预测控制器，将空气流量和空气压力作为输入，空压机转速和节气门开度作为输出。本方法用具体的实验数据进行系统辨识，并用辨识状态空间方程作为预测模型进行控制，省略了机理预测模型搭建的过程，通过实际试验数据发现，该方法可以保证空气系统工作在合理区域，并且鲁棒性良好。

技术研发人员：赵振瑞,许有伟,姜帅,孙茂喜,丁鹏,李东明,王兴家,张旭洋,徐世博
受保护的技术使用者：新源动力股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15