Bei der Auswahl von Regelalgorithmen für Brennstoffzellensysteme in Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeugen ist es entscheidend, die Regelungsanforderungen und den Implementierungsgrad zu berücksichtigen. Ein guter Regelalgorithmus ermöglicht eine präzise Steuerung des Brennstoffzellensystems, eliminiert stationäre Fehler und ermöglicht eine hochpräzise Regelung. Forscher haben verschiedene Regelalgorithmen für Brennstoffzellensysteme untersucht, darunter Proportional-Integral-Regelung, Zustandsrückkopplungsregelung, segmentierte prädiktive negative Rückkopplungsregelung, nichtlineare Feedforward- und lineare quadratische Reglerrückkopplungsregelung sowie verallgemeinerte prädiktive Regelung. Diese Regelalgorithmen sind jedoch aufgrund der Nichtlinearität und Unsicherheit der Brennstoffzellensystemparameter nicht gut für Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeuge geeignet. Diese Algorithmen weisen insbesondere bei dynamischen Laständerungen und Schwankungen der Systemparameter Einschränkungen auf, was zu einer inakzeptablen Leistung des geschlossenen Regelkreises führt.
Der derzeit am besten geeignete Regelalgorithmus für Brennstoffzellensysteme ist die Fuzzy-Regelung. Aufbauend auf der Fuzzy-Regelung haben Forscher einen praktischeren Regelalgorithmus namens Variable Domain Fuzzy Incremental Control vorgeschlagen. Dieser Algorithmus behält die Vorteile der Fuzzy-Regelung bei, wie Unabhängigkeit von präzisen Modellen des Regelobjekts, einfache Struktur, gute Anpassungsfähigkeit und Robustheit. Darüber hinaus behebt er die Probleme der geringen stationären Genauigkeit und statischen Fehler, die bei der Fuzzy-Regelung auftreten können. Durch die Verwendung von Skalierungsfaktoren zum Erweitern oder Verengen des Fuzzy-Bereichs erhöht der Algorithmus indirekt die Anzahl der Regelregeln und erreicht so null stationäre Fehler und eine hochpräzise Regelung. Darüber hinaus zeigt das Variable Domain Fuzzy Incremental Control-System 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 Brennstoffzellensystemparameter
Obwohl Wasserstoff-Brennstoffzellenfahrzeuge Vorteile wie geringe Geräuschentwicklung, hohe Effizienz, gute Leistung und große Reichweite mit Wasserstoffgas als Energiequelle bieten, laufen in der Brennstoffzelle viele interne Transportprozesse gleichzeitig ab, darunter Wärmeübertragung, Ladungsübertragung, Produktemission und die Zufuhr von Reaktionsgasen. Infolgedessen verteilen sich Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftstrom und Stromstärke ungleichmäßig entlang des Reaktantenströmungsfelds. Dies führt zu Nichtlinearität und Unsicherheit im Brennstoffzellensystem. Werden diese Faktoren nicht richtig kontrolliert, können sie sich negativ auf die Leistung und den Zustand der Brennstoffzelle auswirken.
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Vorteile der Fuzzy-Inkrementalregelung mit variablem Bereich
Die Fuzzy-Inkrementalregelung mit variablem Bereich ist eine Optimierung, die auf der Fuzzy-Regelung aufbaut. Sie behält nicht nur die Vorteile der Fuzzy-Regelung bei, wie z. B. Unabhängigkeit von präzisen Modellen des Regelobjekts, einfache Struktur, gute Anpassungsfähigkeit und hohe Robustheit, sondern behebt auch die potenziellen Probleme der geringen stationären Genauigkeit und statischen Fehler bei der Fuzzy-Regelung. Durch die Verwendung von Skalierungsfaktoren zur Erweiterung oder Verkleinerung des Fuzzy-Bereichs können die Regelregeln indirekt erweitert werden, was eine fehlerfreie und hochpräzise Regelung ermöglicht. Darüber hinaus ist die dynamische Reaktionsgeschwindigkeit der Fuzzy-Inkrementalregelung mit variablem Bereich innerhalb eines weiten Fehlerbereichs hoch. Dadurch vermeidet das System Anpassungstotzonen innerhalb kleiner Abweichungsbereiche und verbessert so die dynamische und statische Leistung sowie die Robustheit des Systems weiter.
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Veröffentlichungszeit: 11. Oktober 2023
