Bei der Auswahl von Steuerungsalgorithmen für Brennstoffzellensysteme in Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeugen ist es entscheidend, die Steuerungsanforderungen und den Umsetzungsgrad zu berücksichtigen. Ein guter Steuerungsalgorithmus ermöglicht eine präzise Steuerung des Brennstoffzellensystems, eliminiert stationäre Fehler und ermöglicht eine hochpräzise Steuerung. Forscher haben verschiedene Steuerungsalgorithmen für Brennstoffzellensysteme untersucht, darunter Proportional-Integral-Steuerung, Zustandsrückkopplungssteuerung, segmentierte prädiktive negative Rückkopplungssteuerung, nichtlineare Feedforward- und lineare quadratische Regler-Rückkopplungssteuerung sowie verallgemeinerte prädiktive Steuerung. Aufgrund der Nichtlinearität und Unsicherheit der Parameter des Brennstoffzellensystems sind diese Steueralgorithmen jedoch nicht gut für Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeuge geeignet. Diese Algorithmen haben ihre Grenzen, insbesondere wenn sie mit dynamischen Laständerungen und Schwankungen der Systemparameter konfrontiert werden, was zu einer inakzeptablen Leistung im geschlossenen Regelkreis führt.
Der derzeit am besten geeignete Regelalgorithmus für Brennstoffzellensysteme ist die Fuzzy-Regelung. Aufbauend auf der Fuzzy-Steuerung haben Forscher einen sinnvolleren Steuerungsalgorithmus vorgeschlagen, der als variable Domänen-Fuzzy-Inkrementalsteuerung bezeichnet wird. Dieser Algorithmus behält die Vorteile der Fuzzy-Steuerung bei, wie z. B. Unabhängigkeit von präzisen Modellen des gesteuerten Objekts, Einfachheit der Struktur, gute Anpassungsfähigkeit und Robustheit. Darüber hinaus werden die Probleme schlechter stationärer Genauigkeit und statischer Fehler angegangen, die bei der Fuzzy-Steuerung auftreten können. Durch die Verwendung von Skalierungsfaktoren zum Erweitern oder Verkleinern des Fuzzy-Bereichs erhöht der Algorithmus indirekt die Anzahl der Steuerregeln und erreicht so null Fehler im stationären Zustand und eine hochpräzise Steuerung. Darüber hinaus zeigt das Fuzzy-Inkrementalsteuerungssystem mit variabler Domäne eine schnelle dynamische Reaktion innerhalb eines großen Fehlerbereichs, wodurch das System Anpassungstotzonen innerhalb kleiner Abweichungsbereiche vermeiden und die dynamische und statische Leistung sowie die Robustheit des Systems weiter verbessern kann.
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Nichtlinearität und Unsicherheit der Parameter des Brennstoffzellensystems
Obwohl Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeuge Vorteile wie geringe Geräuschentwicklung, hohe Effizienz, gute Leistungsleistung und große Reichweite mit Wasserstoffgas als Energiequelle bieten, finden viele interne Transportprozesse gleichzeitig innerhalb der Brennstoffzelle statt, einschließlich Wärmeübertragung, Ladungsübertragung und Produktübertragung Emission und Bereitstellung von Reaktionsgasen. Dadurch werden Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftstrom und Strom ungleichmäßig entlang des Reaktantenströmungsfeldes verteilt. Dies führt zu Nichtlinearität und Unsicherheit im Brennstoffzellensystem, und wenn diese Faktoren nicht ordnungsgemäß kontrolliert werden, können sie negative Auswirkungen auf die Leistung und den Gesundheitszustand der Brennstoffzelle haben.
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Vorteile der inkrementellen Fuzzy-Steuerung im variablen Bereich
Die inkrementelle Fuzzy-Steuerung im variablen Bereich ist eine Optimierung, die auf der Fuzzy-Steuerung aufbaut. Es behält nicht nur die Vorteile der Fuzzy-Steuerung bei, wie z. B. Unabhängigkeit von präzisen Modellen des gesteuerten Objekts, Einfachheit der Struktur, gute Anpassungsfähigkeit und starke Robustheit, sondern geht auch auf die potenziellen Probleme einer schlechten stationären Genauigkeit und statischer Fehler bei der Fuzzy-Steuerung ein. Durch die Verwendung von Skalierungsfaktoren zum Erweitern oder Verkleinern des Fuzzy-Bereichs können die Steuerregeln indirekt erhöht werden, sodass keine stationären Fehler auftreten und eine hochpräzise Steuerung möglich ist. Darüber hinaus ist die dynamische Reaktionsgeschwindigkeit des Fuzzy-Inkrementalsteuerungssystems im variablen Bereich innerhalb eines weiten Fehlerbereichs schnell, wodurch das System Anpassungstotzonen innerhalb kleiner Abweichungsbereiche vermeiden und die dynamische und statische Leistung sowie Robustheit des Systems weiter verbessern kann.
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Zeitpunkt der Veröffentlichung: 11. Okt. 2023
