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公开(公告)号:CN120015876A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510150754.3
申请日:2025-02-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04298 , H01M8/04701 , G05B11/42
Abstract: 本发明公开了基于解耦控制结合模糊PID的燃料电池温度控制方法及系统,该方法包括:基于Matlab/Simulink平台搭建燃料电池热管理系统,得到燃料电池在不同工况下的温度变化;对搭建的燃料电池热管理系统进行系统辨识,得到不同平衡点的传递函数矩阵;通过辨识得到的传递函数矩阵设计前馈解耦控制器;针对燃料电池热管理子系统设计模糊PID控制器,根据期望温度与实际温度的误差、误差变化率自适应调整PID的控制参数;最后采用PSO算法优化模糊控制中的模糊隶属度函数与模糊规则,从而实现更好的温度控制效果。本发明相较于传统控制方法提高了控制精度,具有鲁棒性强、超调量小、调整时间快等优点,一定程度上克服了燃料电池热管理系统非线性强、耦合性强的问题。
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公开(公告)号:CN119994122A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510150759.6
申请日:2025-02-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04298 , H01M8/04858 , H01M8/04746 , H01M8/04014
Abstract: 本发明公开了基于模糊神经网络PID的燃料电池输出电压控制方法及系统,该方法包括:基于MATLAB/Simulink仿真平台,建立空冷燃料电池电压模型,得到空冷燃料电池在不同工况下的温度变化;搭建空冷燃料电池测试试验台,获取输出电压随电流变化的极化曲线;根据实验数据,采用非线性最小二乘法对半经验方程进行标定,并对比实验结果,验证模型准确性;通过PID控制器改变输入氢气流量,实现电堆输出电压的稳定控制,提高电池发电性能;采用模糊神经网络优化PID控制器,根据期望电压与实际电压的误差、误差变化率,自适应调整PID的控制参数,从而实现更好的温度控制效果。本发明具有鲁棒性强、响应速度快等优点,确保燃料电池电堆电压输出维持在固定预设值。
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公开(公告)号:CN118472321B
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202410541108.5
申请日:2024-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: H01M8/04701 , H01M8/04992 , H01M8/04007 , H01M8/04014 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种空冷PEMFC温度控制方法、装置、设备及介质,涉及燃料电池温度控制技术领域,包括以下步骤:将上一时刻的实际温度、当前时刻的实际温度和控制量输入至RBF神经网络,对RBF神经网络进行正向传播,得到空冷PEMFC的辨识温度;并将辨识温度与当前时刻的控制量的比值求偏导,得到雅克比信息;将当前时刻的实际温度、目标温度输入至BP神经网络,基于雅克比信息对BP神经网络进行误差反向传播训练,通过训练后BP神经网络对PID控制器的控制参数进行优化;通过优化后的控制参数对PID控制器的控制量进行优化,通过优化后的控制量对空冷PEMFC的温度进行控制。本发明在保持传统PID控制器的基础上,采用RBF神经网络进行正向传播,辨识出系统的温度,提供雅克比信息给BP神经网络,BP神经网络接受雅克比信息进行训练,实现PID参数的在线整定,这种自校正PID提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,调节精度高,响应速度快。
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公开(公告)号:CN118472321A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410541108.5
申请日:2024-04-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: H01M8/04701 , H01M8/04992 , H01M8/04007 , H01M8/04014 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种空冷PEMFC温度控制方法、装置、设备及介质,涉及燃料电池温度控制技术领域,包括以下步骤:将上一时刻的实际温度、当前时刻的实际温度和控制量输入至RBF神经网络,对RBF神经网络进行正向传播,得到空冷PEMFC的辨识温度;并将辨识温度与当前时刻的控制量的比值求偏导,得到雅克比信息;将当前时刻的实际温度、目标温度输入至BP神经网络,基于雅克比信息对BP神经网络进行误差反向传播训练,通过训练后BP神经网络对PID控制器的控制参数进行优化;通过优化后的控制参数对PID控制器的控制量进行优化,通过优化后的控制量对空冷PEMFC的温度进行控制。本发明在保持传统PID控制器的基础上,采用RBF神经网络进行正向传播,辨识出系统的温度,提供雅克比信息给BP神经网络,BP神经网络接受雅克比信息进行训练,实现PID参数的在线整定,这种自校正PID提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,调节精度高,响应速度快。
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