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

    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

    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。

    一种燃料电池参数辨识方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118428221B

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202410541053.8

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种燃料电池参数辨识方法、装置、设备及存储介质,涉及质子交换膜燃料电池技术领域,包括以下步骤:构建质子交换膜燃料电池的半经验模型;计算半经验模型输出电压的理论值,通过半经验模型输出电压的理论值与实际值之间的均方误差构建目标函数;根据半经验模型确定多个待辨识参数,将多个待辨识参数作为决策变量构建目标函数的多个约束条件;基于多个约束条件,以最小化目标函数为优化目标和以多个待辨识参数为待求解变量构建质子交换膜燃料电池的优化模型;通过多策略麻雀搜索优化算法对优化模型进行求解,得到多个最优待辨识参数。本发明的多策略麻雀搜索优化算法引入Tent混沌映射来初始化种群,并增加种群的数量,然后合并这两个种群。在追随者位置更新阶段和警戒者位置更新阶段增加自适应反馈机制,在有限迭代次数下降低了收敛精度。采用了DE/best/1突变策略和动态缩放因子sf更新麻雀位置。提高了算法的全局和局部寻优能力,从而提高了燃料电池参数辨识的准确性。

    一种空冷PEMFC温度控制方法、装置、设备及介质

    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

    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。

    一种空冷PEMFC温度控制方法、装置、设备及介质

    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

    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。

    一种燃料电池参数辨识方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118428221A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410541053.8

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种燃料电池参数辨识方法、装置、设备及存储介质,涉及质子交换膜燃料电池技术领域,包括以下步骤:构建质子交换膜燃料电池的半经验模型;计算半经验模型输出电压的理论值,通过半经验模型输出电压的理论值与实际值之间的均方误差构建目标函数;根据半经验模型确定多个待辨识参数,将多个待辨识参数作为决策变量构建目标函数的多个约束条件;基于多个约束条件,以最小化目标函数为优化目标和以多个待辨识参数为待求解变量构建质子交换膜燃料电池的优化模型;通过多策略麻雀搜索优化算法对优化模型进行求解,得到多个最优待辨识参数。本发明的多策略麻雀搜索优化算法引入Tent混沌映射来初始化种群,并增加种群的数量,然后合并这两个种群。在追随者位置更新阶段和警戒者位置更新阶段增加自适应反馈机制,在有限迭代次数下降低了收敛精度。采用了DE/best/1突变策略和动态缩放因子sf更新麻雀位置。提高了算法的全局和局部寻优能力,从而提高了燃料电池参数辨识的准确性。

Patent Agency Ranking