質(zhì)子交換膜燃料電池的Hammerstein模型的辨識及其預測控制.pdf

1、由于能源短缺，化石燃料價格過高和環(huán)境意識的崛起，現(xiàn)代人開始尋找替代能源解決方案比以往更加熱切。燃料電池在許多方面比傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(ICEs)更有優(yōu)勢，如高能量密度，高效率和無污染，將成為下一代主要能源之一。
　　 本文主要研究對象是質(zhì)子交換膜燃料電池(Proton ExchangeMembrane Fuel Cell，PEMFC)也叫做固體聚合物燃料電池(Solid Polymer Fuel Cell，SPFC)，它除了具有燃料電

2、池的一般特點（如能量轉(zhuǎn)化效率高，環(huán)境友好等），而且還具有在室溫下快速啟動，無電解液泄露，產(chǎn)物水易排出，壽命長，更高的比功率和比能量等顯著特征。因此，它在燃料電池領(lǐng)域如今已成為研究最為廣泛，增長最為快速的分支之一。為了對PEMFC給出合理的設(shè)計、優(yōu)化和控制方案，必須對PEMFC進行數(shù)學建模和仿真，本文就PEMFC實驗機理模型辨識基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Hammerstein模型以及對其預測控制的研究。本文主要研究內(nèi)容包括:
　　 1.對PE

3、MFC系統(tǒng)搭建實驗機理模型。首先對PEMFC通過實驗進行建模，獲得其實驗機理模型，使其能正確反映電堆的實際輸出特性。
　　 2.對PEMFC進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hammerstein模型辨識。雖然實驗機理模型避免了機理模型令人生畏的復雜性，便于對PEMFC進行仿真實驗，但是仍然很難對其進行智能控制算法的研究。因此，為了發(fā)展有效的控制策略，本文對PEMFC進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hammerstein模型辨識。Hammerstein模型不需要獲得系統(tǒng)

4、內(nèi)部基本原理，通過過程輸入輸出數(shù)據(jù)可以容易地構(gòu)建模型。
　　 3.針對已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Hammerstein模型，建立其模型預測控制方案。PEMFC是通過燃料和氧化劑發(fā)生電化學反應(yīng)發(fā)電的，負載電流或需求電功的任何改變都會改變PEMFC的操作條件，導致輸出電壓有很大的波動。如果這些變化時PEMFC工作在偏高或偏低的工作條件下，其實際性能也會受到影響。為了滿足負載直流電壓的需求并通過控制天然氣輸入流量保持恒定的燃料利用率，本文基于H