基于模糊控制的质子交换膜燃料电池氮管理.pdf

A 版 基于模糊控制的质子交换膜燃料电池氮管理 周奕顾 欣 蔡 俊 夏增刚刘士广( 上海汽车集团股份有限公司技前瞻技术部，上海2 0 1 8 0 4 ) 【摘要】 针对质子交换膜燃料电池( P E M F C ) 阴极侧的氮向阳极侧扩散，并在阳极侧累积的问题，文章提 出一种基于模糊控制的阳极氮管理策略。该策略克服质子交换膜燃料电池阳极氮浓度变化大惯性的特点，采用 模糊控制，并使用估计模型的估计结果作为输入变量，并以模糊控制器的输出控制燃料电池氢气路尾排动作，控 制阳极侧的氮浓度在阈值范围内。该控制模型具有模型简单实用，控制策略易于表格化，且鲁棒性强等优点。 仿真结果证明了该策略的有效性。 【A b s t r a c t 】A i m e da tt h eC R O S S o v e ra n db u i l t - u po fN i t r o g e nf r o ma n o d et oc a t h o d e ，aN i t r o g e n o fa n o d em a n a g e m e n ts t r a t e g yi sp r o p o s e db a s e do nf u z z yc o n t r 0 1 T h i ss t r a t e g yo v e r c o m e st h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h el a r g ei n e r t i ao ft h ea n o d en i t r o g e nc o n c e n t r a t i o no ft h ep r o t o ne x c h a n g em e m b r a n ef u e lc e l la n d u s e st h ee s t i m a t e dr e s u l t o ft h ee s t i m a t i o nm o d e la st h ei n p u tv a r i a b l et oc o n t r o lt h ef u e lc e l lh y d r o g e n1 0 W t a i la c t i o nw i t ht h eo u t p u to ft h ef u z z yc o n t r o l l e r 。S ot h ea n o d en i t r o g e nc o n c e n t r a t i o ni sw i t h i nt h et h r e s h o l d r a n g e T h ec o n t r o lm o d e lh a st h ea d v a n t a g e so fs i m p l ea n dp r a c t i c a lm o d e l ，e a s yt a b u l a r i z a t i o nf o rt h ec o n - t r o ls t r a t e g ya n ds t r o n gr o b u s t n e s s T h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ee f f e c t i v e n e s so ft h es t r a t e g y 【关键词】质子交换膜燃料电池模糊控制氮管理 d o i ：1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 7 - 4 5 5 4 2 0 1 7 0 9 0 1 0引言 随着机动车辆的增加，机动车污染已成为空 气污染的重要来源，是造成细颗粒物、光化学烟雾 污染的重要原因，机动车污染使得新能源汽车开 发的紧迫性日益凸显J 。氢燃料电池汽车具有零 排放，加注速度快，功率密度大，启动速度快等优 点，是一种非常理想的未来车载能源悼。3 j 。 车载质子交换膜燃料电池运行中，阴极通入 加压的空气，阳极通人从氢气瓶减压后的纯氢。 由于浓度差引起的扩散作用，阴极测的氮气不断 向阳极侧扩散，并在阳极侧积累。不断升高的氮 收稿日期：2 0 1 7 0 8 0 2 上海汽车2 0 1 7 0 9 浓度降低燃料电池的发电功率并降低系统效率且 对催化剂有破坏作用，所以质子交换膜燃料电池 阳极流道氮浓度管理十分重要H 5J 。 针对阳极侧氮浓度问题，文献 6 提出一种电 路等效模型，进而使用状态空间模型与预测控制 策略对等效电路进行建模，利用燃料电池运行特 征参数拟合等效模型，并对一个9 节带有氢气循 环泵的燃料电池动态运行过程中的传质变化进行 估计。该模型采样电路等效，难以应对大范围运 行时的非线性问题。 文献 7 忽略质子交换膜燃料电池运行过程中 的暂态过程，从稳态角度，建立简化的燃料电池等效 一维模型并建立尾排模型，从而对阳极稳态氮浓度 万方数据 进行管理。但质子交换膜燃料电池车载运行下，工 况复杂多变，稳态模型难以符合实际需求。 文献 8 使用偏微分传质方程组对一个 9 0k W 的电堆传质过程进行建模，详细分析了水、 氮、氧、氢在运行过程中的传质变化。并详细讨论 了氮浓度积累对电堆运行的影响。该方法具有较 强的理论意义，但偏微分方程组在工程中求解困 难，且对边界条件要求较高。 针对以上问题，本文提出一种基于模糊控制 的氮浓度管理策略。该策略使用估计模型的估计 结果，结合模糊控制方法，对质子交换膜阳极流道 尾排周期进行控制，从而管理氮浓度，保障电堆可 靠运行。该方法具有鲁棒性强，计算量小，适合车 载控制器使用的特点。 1 基于模糊控制的氮管理策略 1 1 质子交换膜燃料电池系统 如图1 所示，车载燃料电池系统通常使用空 气压缩机加压空气，并冷却增湿后，通人阴极流 道；高压氢气罐中的氢气在罐内高压作用下经过 增湿器进入电堆阳极。氢气在催化剂的作用下生 成质子和电子，质子通过质子交换膜和氧气反应， 生成水，同时电子通过外电路形成电流，向负载输 出电能。在电堆阴极反应后剩余的空气和阳极尾 排的排出的气体一起通人大气。 阳极流道 G D L M E A G D L 阴极流道 图1质子交换膜燃料电池电堆一维等效模型 两个电极发生的反应如下： 阳极：H 2 一H + 2 e 一 1 阴极：0 2 + 2 e 一十2 H + _ H 2 0 厶 1 总反应：0 2 + H 2 一H 2 0 厶 由于氧气的消耗，质子交换膜燃料电池阴极 流道内的氮气浓度超过8 0 ，阴极和阳极的氮气 2 浓度差使得氮气不断向阳极扩散，并在阳极积累， 降低了阳极侧氢气的浓度，从而降低了燃料电池 的功率输出以及运行效率。所以对阳极氮浓度的 管理算法十分重要。 1 2 模糊控制器 模糊控制是基于模糊数学的基本思想，将工 程经验简化成为模糊规则，并利用模糊推理和模 糊数据集进行控制决策，并将控制器输出的模糊 集去模糊化，作为控制信号驱动执行器。总而言 之，虽然传统控制方法对明确清晰的系统具有很 好的控制效果，但对于复杂且建模困难的系统，模 糊控制可以充分利用已有的工程经验简化控制模 型，达到满足一定精度要求的控制。 1 3 基于模糊控制的质子交换膜燃料电池阳极 侧氮浓度管理 模糊控制器由模糊化、去模糊化、数据库、规 则库、模糊推理规则构成。本文的控制器设计采 用三角形模糊集合、重心法去模糊化。推理规则 采用M a m d a n i 型模糊推理。 采用两输入一输出模糊控制，两输入分别是 当前阳极氮浓度偏差e ，以及当前阳极氮浓度偏差 与上一时刻氮浓度偏差差值，输出为尾排阀尾 排周期M 。 e 的论阈为： m i n5 ，m i n4 ，m i n3 ，m i n2 ， m i n1 ，m i d ，m a x1 ，m a x2 ，m a x3 ，m a x4 ，m a x5 e 的隶属函数如图2 所示。 删 o L 兰：坠型：兰二兰当圭兰：些兰：些：土 一3210123 图2 输人变量e 的隶属函数 e c 的论阈为： a i f m i n4 ，d f m i n3 ，a f m i n2 ，d fm i n1 ，m i d ，1 【a f m i x1 ，d f m i x2 ，d f m i x3 ，, f m i x4 J e c 的隶属函数如图3 所示。 输出1 1 , 的论阈为： n e 9 4 ，n e 9 3 ，n e 9 2 ，n e g l ， m i d ，p o s l ，p o s 2 ，p o s 3 ，p o s 4 l , t 的隶属函数如图4 所示。 上海汽车2 0 1 7 0 9 万方数据 。三 图3 输入变量e c 的隶属函数 图4 输出变量H 的隶属函数 2 仿真分析 仿真模型如图5 所示，预测氮浓度和给定氮浓 度之差作为第一个输入e ，e 的变化量作为第二个输 入e c ，通过模糊控制器计算，输入氢气路尾排阀周期 “，驱动执行器，控制燃料电池阳极流道氮浓度。 图5氮浓度控制仿真框图 初始氮浓度设为3 ，给定氮浓度6 ，仿真 结果如图6 所示。初始氮浓度设为3 ，给定氮浓 度为5 ，仿真结果如图7 所示。 仿真结果证明该方法可以对质子交换膜燃料电 池阳极氮浓度有效控制，且控制方法简单，易于实现。 3结语 本文针对质子交换膜燃料电池阳极流道氮浓 度控制问题，提出一种基于模糊控制的氮浓度控 上海汽车2 0 1 7 0 9 制策略，该控制方法使用阳极流道氮浓度预测值， 输出符合控制目标的阳极尾排周期，驱动执行器。 该方法控制逻辑简单，易于实现，仿真结果证明了 该控制策略的有效性。 参考文献 1 H uZ ，Y uY ，W a n gGe ta 1 A n o d ep u r g es t r a t e g yo p t i m i z a t i o no ft h ep o l y m e re l e c t r o d em e m b r a n ef u e lc e l ls y s t e mu n d e rt h e d e a d e n da n o d eo p e r a t i o n J J o u r n a lo fP o w e rS o u r c e s ，2 0 1 6 ，3 2 0 ： 6 8 7 7 2 M a t r a j iI ，I J a g h r o u e h eS ，W a c kM P r e s s u r ec o n t r o li na P E Mf u e lc e l lv i as e c o n do r d e rs l i d i n gm o d e J I n t e r n a t i o n a lJ o u m a l o fH y d r o g e nE n e r g y ，2 0 1 2 ，3 7 ：1 6 1 0 4 1 6 11 6 3 R a b b a n iA ，R o k n iM E f f e c to fn i t r o g e nc r o s s o v e ro np u r - g i n gs t r a t e g yi nP E Mf u e lc e l ls y s t e m s J A p p l i e dE n e r g y ，2 0 1 3 ， 1 1 1 ：1 0 6 1 1 0 7 0 ( 下转第8 页) 3 万方数据 2 5 0 2 0 0 0 0 I 陟 5 0 卜 o k - 辛十。、寸寸 砸翻 1 0 2 0 0 1 1 5 0 0- 4 0 03 0 02 0 01 0 001 0 0 经度m ( a ) 轨迹 )2 0 04 0 0 6 0 0 8 0 0l0 0 0l2 0 014 0 0 时间s ( b ) 速度 图5 实验V S 地面系统航位推算差异( 1 0m i n ) 荨 北向速度 瓤磁 1 0 L J 一 - 2 0 0O - 5 卜 掣u 一甘