CN109742425A - 一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，包括以下步骤：S1：建立燃料电池电堆的非线性温度模型；S2：通过自抗扰控制器对非线性温度模型进行控制；S3：通过扩张状态观测器对外部总扰动进行观测与反馈，将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型；S4：基于非线性温度模型整定传统PI控制器，将传统PI控制器的比例增益用于设计外环比例控制器，对理想纯积分模型进行控制，达到抗干扰与跟踪的优化目标。本发明基于多工况温度响应实验曲线的非线性模型更加直观、真实；本发明的自抗扰控制器改善了燃料电池温度抗扰与跟踪控制性能，提高了控制系统的鲁棒性、稳定性与响应速度。
Description
技术领域
本发明涉及自动控制领域，特别是涉及一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法。
背景技术
随着全社会对可持续发展战略的日益关注，绿色能源的研究与应用前景空前宽广。燃料电池凭借其不受制于环境的稳定输出、高效率、零碳排放(针对氢燃料电池)与控制灵活性在各种绿色能源中脱颖而出，不但被全世界学者广泛研究，而且作为交通工具或分布式能源的供能单元活跃于市场。
尽管发展势头良好，一些尚未攻克的技术难题依旧阻滞了燃料电池的大规模商业化进程。其中，电堆温度控制品质与电池运行高效性、可靠性、安全性紧密相连，是亟待解决的关键问题。电堆温度由电化学反应附加的产热量与散热单元的散热量之间的平衡决定，对于质子交换膜燃料电池，最佳运行温度为40-100℃，过高的电堆温度会降低输送效应并对膜材料造成不可逆损伤，过低的温度则会降低电化学反应速率，因此稳定的电堆温度对电池的高效、安全运转有重要意义。
燃料电池电堆温度控制难点主要在于系统内部的强非线性与多样的外部未知扰动。首先，在不同的运行工况下，如不同的运行环境温度或发电负荷时，燃料电池电堆温度模型皆不相同、互相偏离，表现出强非线性特性。同时，作为供能单元的燃料电池系统发电功率随用户需求而变化，此不确定扰动往往快速发生，对反应迟滞的温度调节系统是巨大挑战。其他扰动如环境温度变化、入口气流湿度变化等也会导致温度偏离设定值。再者，当燃料电池工作在热电联产系统中时，准确、快速、稳定的温度设定值跟踪能力是保证联产效率与供热品质的重要因素。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，能够改善温度在负荷需求指令波动下的抗扰品质，并保证良好的跟踪控制性能。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，包括以下步骤：
S1：建立燃料电池电堆的非线性温度模型；
S2：通过自抗扰控制器对非线性温度模型进行控制；
S3：通过扩张状态观测器对外部总扰动进行观测与反馈，将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型；
S4：基于非线性温度模型整定传统PI控制器，将传统PI控制器的比例增益用于设计外环比例控制器，对理想纯积分模型进行控制，达到抗干扰与跟踪的优化目标。
进一步，所述燃料电池电堆温度模型如式(1)所示：
式(1)中，Pn为燃料电池电堆温度被控对象的开环增益，Tn为时间常数，它们都是环境温度Tab、用电负荷Ld与运行时间t的函数；fP为Pn与Tab、Ld、t之间的函数关系，fT为Tn与Tab、Ld、t之间的函数关系。
进一步，所述自抗扰控制器通过以下过程得到：
S2.1：根据式(1)整定传统PI控制器的比例增益kp与积分增益ki，传统PI控制器的传递函数Gc(s)如式(2)所示：
S2.2：根据整定后的比例增益kp与积分增益ki设计自抗扰控制器。
进一步，所述步骤S3中的扩张状态观测器如式(3)所示：
式(3)中，z1为x1的估计，z2为x2的估计，x1是燃料电池电堆温度y的状态空间变量，x2为燃料电池电堆温度y的导数的状态空间变量，b0为bn的估计，Pn为对象开环增益，Tn为时间常数，β1和β2为扩张状态观测器的变量，u为控制量。
进一步，所述步骤S3中的理想纯积分模型如式(4)所示：
式(4)中，是燃料电池电堆温度y的导数，f为外部总扰动，u0为将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型之前自抗扰控制器的输出。
进一步，所述β1和β2的值通过式(5)整定得到：
式(5)中，ω0为扩张状态观测器的带宽。
有益效果：本发明公开了一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，与基于仿真建模的燃料电池温度模型非线性系统建模相比，本发明基于多工况温度响应实验曲线的非线性模型更加直观、真实；与传统PI控制器相比，本发明的自抗扰控制器改善了燃料电池温度抗扰与跟踪控制性能，提高了控制系统的鲁棒性、稳定性与响应速度。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中的多工况温度阶跃响应的实验曲线图；
图1(a)为电堆功率270W时的温度阶跃响应的实验曲线图；
图1(b)为电堆功率204W时的温度阶跃响应的实验曲线图；
图1(c)为电堆功率194W时的温度阶跃响应的实验曲线图；
图2为本发明具体实施方式中自抗扰控制器的结构图；
图3为本发明具体实施方式中自抗扰控制器与PI控制器仿真实验的对比结果图；
图3(a)为PI控制器对九个辨识传递函数结果的仿真结果图；
图3(b)为自抗扰控制器对九个辨识传递函数结果的仿真结果图；
图4为本发明具体实施方式中自抗扰控制器与PI控制器抗用电负荷扰动控制实验对比结果图；
图4(a)为PI控制器抗用电负荷扰动控制实验的结果图；
图4(b)为自抗扰控制器抗用电负荷扰动控制实验的结果图；
图5为本发明具体实施方式中自抗扰控制器与PI控制器设定值跟踪控制实验对比结果图；
图5(a)为PI控制器的设定值跟踪控制实验结果图；
图5(b)为自抗扰控制器的设定值跟踪控制实验结果图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，包括以下步骤：
S1：建立燃料电池电堆的非线性温度模型；
S2：通过自抗扰控制器对非线性温度模型进行控制；图2为自抗扰控制器的结构图；
S3：通过扩张状态观测器对外部总扰动进行观测与反馈，将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型；
S4：基于非线性温度模型整定传统PI控制器，将传统PI控制器的比例增益用于设计外环比例控制器，对理想纯积分模型进行控制，达到抗干扰与跟踪的优化目标。
步骤S4中，设计的传统PI控制器有两个目的：
1)对由扩张状态观测器补偿后的纯积分模型只需要用比例控制器即可进行控制，其控制参数kp即PI控制器中整定的比例增益kp；
2)为了将自抗扰控制品质与PI控制品质进行对比，以说明自抗扰控制器在燃料电池电堆温度控制方面的优越性。
本方法的实验平台由一个燃料电池电堆、两个风扇、控制器、温度传感器与若干通讯设备组成。该系统由上位机控制，所有设备都与其直接通讯。电堆温度由出口废气温度间接显示，布置于其中的热电偶将热信号转换为电信号并由放大器放大后进入数据采集模块，传达给上位机。上位机计算控制量后送还给数据输出模块，通过电压-PWM转换模块将电压信号转换为不同占空比的PWM波信号，对风扇转速进行控制，其中n％占空比对应于n％满转速。对于开放阴极式燃料电池，风扇不但起到散热作用，还作为阴极供氧装置，直接抽吸空气作为氧气来源。用电负荷波动由外接电子负载进行模拟，电堆功率由MODBUS模块反馈给上位机。
图1为多工况下电堆温度阶跃响应实验曲线，其中图1(a)的电堆功率为270W，图1(b)的电堆功率为204W，图1(c)的电堆功率为194W，风扇转速的阶跃路径为30-50-70-90％，则可得九个辨识后传递函数，如表1所示。
表1不同工况下温度模型辨识结果
由表1可得，当工况变化时，系统模型的开环增益P与时间常数T均会发生变化，体现了燃料电池温度模型的非线性特性。
燃料电池电堆温度模型如式(1)所示：
式(1)中，Pn为燃料电池电堆温度被控对象的开环增益，Tn为时间常数，它们都是环境温度Tab、用电负荷Ld与运行时间t的函数；fP为Pn与Tab、Ld、t之间的函数关系，fT为Tn与Tab、Ld、t之间的函数关系。本具体实施方式中，n＝1,2,…,9。
自抗扰控制器通过以下过程得到：
S2.1：根据式(1)整定传统PI控制器的比例增益kp与积分增益ki，传统PI控制器的传递函数Gc(s)如式(2)所示：
S2.2：根据整定后的比例增益kp与积分增益ki设计自抗扰控制器。本具体实施方式中，kp＝-0.2035,ki＝-0.01029。
步骤S3中的扩张状态观测器如式(3)所示：
式(3)中，z1为x1的估计，z2为x2的估计，x1是燃料电池电堆温度y的状态空间变量，x2为燃料电池电堆温度y的导数的状态空间变量，b0为bn的估计，Pn为对象开环增益，Tn为时间常数，β1和β2为扩张状态观测器的变量，u为控制量。
步骤S3中的理想纯积分模型如式(4)所示：
式(4)中，是燃料电池电堆温度y的导数，f为外部总扰动，u0为将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型之前自抗扰控制器的输出。
β1和β2的值通过式(5)整定得到：
式(5)中，ω0为扩张状态观测器的带宽。本具体实施方式中，ωo＝0.5。
图3为PI控制器与自抗扰控制器对九个辨识传递函数结果的仿真，其中，图3(a)为PI控制器对九个辨识传递函数结果的仿真，图3(b)为自抗扰控制器对九个辨识传递函数结果的仿真。由图可得，无论在抗扰还是跟踪方面，自抗扰控制都体现出了明显的优势。
在上述设计与仿真实验的基础上进行抗扰与跟踪实验。图4为电堆功率在160-200W间波动时的温度抗扰实验结果图，由自抗扰控制器与PI控制器的对比可得，当扰动发生时，PI控制器动作缓慢，导致了较大的超调，且恢复时间长，稳定性差，而自抗扰控制器在功率变动时响应迅速，几乎保证温度在整个实验过程中保持稳定。为更好地说明控制品质，引入IAE判断指标，其定义为
PI控制器的IAE值为433.49，如图4(a)所示，而自抗扰控制器的IAE为124.53，如图4(b)所示，后者远小于前者，自抗扰控制器在抗扰控制方面的优势可见一斑。
图5为自抗扰控制器与PI控制器温度跟踪控制的实验结果图，对比PI控制器，自抗扰控制器有更快的过渡过程速度、较小的超调量与较小的稳态波动幅度，自抗扰控制器的IAE为714.29，如图5(b)所示，远小于PI控制的1031.01，如图5(a)所示，体现了自抗扰控制器在温度跟踪控制上更加准确、快速、稳定。
Claims (6)
1.一种基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：建立燃料电池电堆的非线性温度模型；
S2：通过自抗扰控制器对非线性温度模型进行控制；
S3：通过扩张状态观测器对外部总扰动进行观测与反馈，将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型；
S4：基于非线性温度模型整定传统PI控制器，将传统PI控制器的比例增益用于设计外环比例控制器，对理想纯积分模型进行控制，达到抗干扰与跟踪的优化目标。
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：所述燃料电池电堆温度模型如式(1)所示：
式(1)中，Pn为燃料电池电堆温度被控对象的开环增益，Tn为时间常数，它们都是环境温度Tab、用电负荷Ld与运行时间t的函数；fP为Pn与Tab、Ld、t之间的函数关系，fT为Tn与Tab、Ld、t之间的函数关系。
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：所述自抗扰控制器通过以下过程得到：
S2.1：根据式(1)整定传统PI控制器的比例增益kp与积分增益ki，传统PI控制器的传递函数Gc(s)如式(2)所示：
S2.2：根据整定后的比例增益kp与积分增益ki设计自抗扰控制器。
4.根据权利要求1所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：所述步骤S3中的扩张状态观测器如式(3)所示：
式(3)中，z1为x1的估计，z2为x2的估计，x1是燃料电池电堆温度y的状态空间变量，x2为燃料电池电堆温度y的导数的状态空间变量，b0为bn的估计，Pn为对象开环增益，Tn为时间常数，β1和β2为扩张状态观测器的变量，u为控制量。
5.根据权利要求4所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：所述步骤S3中的理想纯积分模型如式(4)所示：
式(4)中，是燃料电池电堆温度y的导数，f为外部总扰动，u0为将非线性温度模型补偿为理想纯积分模型之前自抗扰控制器的输出。
6.根据权利要求4所述的基于数据驱动自抗扰控制的燃料电池温度控制方法，其特征在于：所述β1和β2的值通过式(5)整定得到：
式(5)中，ω0为扩张状态观测器的带宽。
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