CN111714975B - 一种车载燃料电池的板式进气净化器、进气系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于车载燃料电池的板式进气净化器、进气系统及方法。空气中的污染物会对质子交换膜燃料电池造成不同程度的不可逆损害。本发明一种车载燃料电池的板式进气净化器，包括净化器壳体、进气通道、出气通道、气流均布板、除尘层、第一吸附催化层和第二吸附催化层。进气通道沿着净化器壳体的切向设置。除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层均设置在净化器壳体内，且沿着进气通道到出气通道的方向依次间隔排列。本发明中的除尘层、第一吸附催化层和第二吸附催化层呈三层“板式结构”，各层“塔板”位置与填料厚度经过优化设计，提高了传质和吸附催化效率；此外，各层“塔板”采用抽拉式设计，填料更换更为方便。

Description

一种车载燃料电池的板式进气净化器、进气系统及方法

技术领域

本发明属于新能源汽车技术领域。具体涉及一套集粉尘滤除、污染物吸附催化、空气供给智能控制于一体的用于质子交换膜燃料电池的空气净化系统，以及匹配该空气净化器的控制系统和方法。

背景技术

随着能源和环境问题日益突出，燃料电池汽车(Fuel Cell Vehicle，FCV)的发展得到了越来越广泛的关注。燃料电池，又称电化学发电器，可通过供给阳极的燃料气体与供给阴极的含氧气体发生反应而发电，是一种把燃料所具有的化学能直接转换成电能的化学装置。质子交换膜燃料电池(PEMFC)作为燃料电池汽车领域最有应用前景的电力能源之一，具备能量转化效率高、工作温度低、无污染、零排放、低噪声等优点，但在使用寿命、成本、基础设施等方面仍未达到商业化应用的标准。

FCV的商业化要求燃料电池寿命大于5000小时，但目前车载PEMFC的使用寿命达不到上述要求，究其原因，一方面是质子交换膜和催化材料自身存在耐久性不高的缺陷；另一方面，内燃机汽车排放的尾气中含有固体悬浮颗粒、CO、SO2、NOx、VOCs、O3、碳氢化合物等多种大气污染物，这些污染物广泛存在于城市机动车道及其周边区域的空气中，对以空气为氧化气的PEMFC造成不同程度的不可逆损害。例如，SO2对阴极催化剂的强吸附作用可使电池阴极电势降低从而影响燃料电池性能，实际道路条件下NH3可导致约3％的PEMFC自发性功率损耗，由NOx造成PEMFC自发性功率损耗可达5％-10％。因此，在空气进入燃料电池阴极前，利用空气净化装置去除进气中大部分的悬浮颗粒物和复合污染物，可显著降低此类物质对PEMFC的负面影响，延长PEMFC使用寿命。

近10年国内外公开发表文献资料检索显示，现有的PEMFC进气净化器缺乏对装置内部气流流场分布的研究，在进气方式和内部结构尺寸的设计上没有足够的理论和实验数据支撑，导致装置内部气流分布不均和局部性的填料堵塞，压力损失过大。现有技术大都采用贵金属催化剂作为吸附催化材料，尽管这类催化剂对氮氧化物、碳氢化合物、CO等具有较高的催化活性，但也存在成本高、易中毒、吸附容量无法满足车载燃料电池的要求等弊端。在空气供给方面，PEMFC的功率视车速和路况而定，现有技术中缺少与进气净化器配套的进气控制系统，难以对进气流量进行实时调控，造成不必要的能耗，同时降低了吸附催化材料的使用寿命。

专利申请号200410034327.7、专利名称燃料电池及燃料电池用空气净化装置提供了包含用于污染物氧化的第1污染物去除机构和用于污染物吸附去除的第2污染物去除机构的空气净化装置，该装置采用钯、铂、铑、钌等贵金属构成的催化剂在加热至200℃以上的条件下氧化有机物、氮氧化物、硫氧化物、氨、硫化铵、一氧化碳等污染物，采用改性活性炭等多孔体吸附去除以氮氧化物为主的各类污染物。然而贵金属催化剂的使用提高了运行和维护成本，与之配套的加热和冷却机构增加了能耗，且由于其缺少对装置的导流系统和供气控制进行设计和优化，未考察不同的进气方式和装置内部流场特性，可能存在填料堵塞和压力损失较大等问题。

专利申请号201010149024.5、专利名称一种用于燃料电池的空气净化器提供了具有减噪、低阻力、高效去除空气中有害气体和颗粒特点的燃料电池用空气净化器，该装置通过设置开槽中心位置错开的多孔导流板改变气体的流动特性，以保证气流在滤芯内分布均匀，但所涉及的空气净化器未提供空气供给的控制系统，其导流板孔径、开槽中心位置错开的角度、条形槽的宽度和长度等设计参数以恒定的进气速率为前提，然而在车载燃料电池的实际运行过程中，空气压缩机需根据车辆的具体功率需求调整实时供气流量，使得空气净化器的进气速率处于连续变化的状态，需要通过有效的供气控制系统或其他手段减少进气速率的波动，保障进气中粉尘和有害物质的稳定吸附去除。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于车载燃料电池的空气净化器、进气控制系统及方法。

本发明一种车载燃料电池的板式进气净化器，包括净化器壳体、进气通道、出气通道、气流均布板、除尘层、第一吸附催化层和第二吸附催化层。进气通道、出气通道分别设置净化器壳体的两端。进气通道沿着净化器壳体的切向设置。除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层均设置在净化器壳体内，且沿着进气通道到出气通道的方向依次间隔排列。除尘层、第一吸附催化层及第二吸附催化层各自的两侧均设置有气流均布板。

作为优选，所述除尘层、第一吸附催化层之间的距离以及第一吸附催化层、第二吸附催化层之间的距离均为5cm。

作为优选，所述的除尘层内设置有多层片状过滤层；片状过滤层通过活性炭颗粒在碱性条件下改性并用高密度无纺布包裹制成。

作为优选，所述净化器壳体的侧面在除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层对应的位置均设置有抽拉开口。除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层均采用抽拉式结构，均能够从净化器壳体侧面的抽拉开口处抽出；

作为优选，所述的第一吸附催化层和第二吸附催化层内填充的吸附催化剂，负载在蜂窝陶瓷上，包括一层Mn基催化剂层和两层分子筛层，呈三明治夹层结构，具有表面酸性位点和氧化还原位点的双活性中心。

作为优选，Mn基催化剂的负载量为10.5wt％，多级孔ZSM-5分子筛的硅铝比为40，所述制备过程中的焙烧时间为6.3h，焙烧温度为490℃。

作为优选，所述的分子筛层采用多级孔ZSM-5沸石分子筛。多级孔ZSM-5分子筛的上的多级孔孔径为2～50nm。Mn基催化剂层采用α-MnO₂、β-MnO₂、γ-MnO₂、MnO、Mn₃O₄、Mn₂O₃和Mn₂O₇中的一种或多种。

一种车载燃料电池的进气系统，包括进气净化器、空气供给智能控制器、空气压缩机、雷达测速仪和流量计。空气压缩机的进气口与外界环境相连；进气净化器的进气通道与空气压缩机的出气口连接；出气通道经流量计连接到燃料电池的进气口。雷达测速仪安装的车辆的前端；空气供给智能控制器通过BDS/GIS接口与GPS接收机连接。雷达测速仪和流量计的信号输出线均与空气供给智能控制器连接并进行通信；空气供给智能控制器与空气压缩机内的电机通过电机驱动器连接。空气供给智能控制器通过自适应模糊PID智能控制算法实现比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的自整定，实现空气压缩机内的调控。

该车载燃料电池的进气系统的进气方法如下：

步骤一、空气供给智能控制器获取空气压缩机的期望空气供给量Q。流量计检测空气压缩机的实际进气量Q₀。

步骤二、计算误差e(t)＝Q-Q₀；计算误差变化量

以误差e和误差变化量ec为输入，以PID控制算法的比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的修正ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d作为输出，建立模糊规则表。根据模糊规则表获得ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d。

若误差e(t)被标记为NB，误差变化率ec(t)被标记为NB，则K_p被标记为PB，ΔK_i被标记为PB，ΔK_d被标记为PS。误差e(t)的标记由自身取值在预设误差极限范围内的位置决定；预设误差极限范围被等分为七个区间；在从小到大的七个区间内e(t)分别将被标记为NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB。误差变化率ec(t)的标记过程与误差e(t)同理。

步骤三、将ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d各自在模糊子集中对应的标记转为对应模糊论域中的参数，并通过重心法进行解模糊化，分别求得ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d。

步骤四、根据步骤四求得修正偏差量ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d，求取比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d如式(1)所示

式(1)中，K_p0，K_i0，K_d0分别为PID控制器三个参数的初始设定值。

计算输出信号u(t)如式(2)所示；

步骤五、根据输出信号u(t)调整空气压缩机的功率。

作为优选，模糊规则表对应的模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；模糊子集中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中，PB表示正大；ΔK_p对应的模糊控制规则表如表2所示；ΔK_i对应的模糊控制规则表如表3所示；ΔK_d对应的模糊控制规则表如表4所示；

表2 ΔK_p的模糊控制规则表

表3 ΔK_i的模糊控制规则表

表4 ΔK_d的模糊控制规则表

误差e(t)的模糊论域为(-6,6)；误差变化率ec(t)的模糊论域为(-6,6)；确定模糊控制器三个输出变量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊论域分别为(-3,3)、(-0.6,0.6)、(-3,3)。根据模糊规则表、误差e(t)和误差变化率ec(t)即可获得K_p、ΔK_i、ΔK_d的数值。

本发明具有的有益效果是：

1、本发明中的除尘层、第一吸附催化层和第二吸附催化层呈三层“板式结构”，各层“塔板”位置与填料厚度经过优化设计，提高了传质和吸附催化效率；此外，各层“塔板”采用抽拉式设计，填料更换更为方便。

2、本发明采用切向进气，减小整体压降，减少流体返流和封闭旋涡的产生，使空气流场分布均匀；此外，本发明通过调整气流均布板的开孔率，能够依据不同的进气速率要求进行替换和调整。

3、本发明采用了呈ZSM-5@Mn@ZSM-5的三明治夹层的新型吸附催化材料，具有成本低、吸附容量大、适用性广、传热系数高、稳定性强的特点。

4、本发明优化了进气系统的控制策略，设计并调试了空气供给智能控制器，改善了控制系统的动态特性，使得超调量减小，调节时间缩短，进气速率更稳定；并且，进气系统、吸附催化材料以及供气控制系统的改良，提高了PMEFC的供电效率和使用寿命。

附图说明

图1为本发明实施例1和2的结构示意图；

图2为不同进气方式的进气通道相对位置的对比示意图；

图3为不同进气方式的净化器进口区域对比速度分布云图；

图4为不同进气方式的净化器进口区域对比速度矢量图；

图5为不同板层间距下的对比湍流强度云图；

图6为本发明实施例3的系统框图；

图7为本发明实施例3进气方法与现有PID控制放大的对比曲线图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步说明。

实施例1

如图1所示，一种用于车载燃料电池的板式结构进气净化器，包括净化器壳体1、进气通道2、出气通道3、气流均布板4、除尘层5、第一吸附催化层6和第二吸附催化层7。进气通道2、出气通道3分别设置净化器壳体1的两端。出气通道3位于净化器壳体1的输出端，沿着净化器壳体1的轴向设置(即出气通道3与净化器壳体1同轴设置)。进气通道2位于净化器壳体1侧面的输入端，沿着净化器壳体1圆周侧面的切向设置(即进气通道2的轴线与净化器壳体1的轴线垂直且错开)。除尘层5、第一吸附催化层、第二吸附催化层均设置在净化器壳体1内，且沿着进气通道2到出气通道3的方向依次间隔排列。除尘层5、第一吸附催化层6及第二吸附催化层7各自的两侧均设置有气流均布板4。气流均布板4上开设有多个通气孔。通过调整气流均布板4上通气孔开孔率，即可调整净化器壳体1内的气流状态。除尘层5内设置有多层片状过滤层；片状过滤层通过活性炭颗粒在碱性条件下改性并用高密度无纺布包裹制成。片状过滤层能够过滤粉尘、PM10及粒径更小的固体悬浮颗粒物，同时可吸附一部分有害污染物，延长第一吸附催化层和第二吸附催化层的使用寿命。第一吸附催化层和第二吸附催化层内均填充有吸附催化剂。

净化器壳体1的侧面在除尘层5、第一吸附催化层、第二吸附催化层对应的位置均设置有抽拉开口。除尘层5、第一吸附催化层、第二吸附催化层均采用抽拉式设计，均能够从净化器壳体1侧面的抽拉开口处抽出，以便于必要时更换滤芯和吸附材料；除尘层5、第一吸附催化层、第二吸附催化层中相邻两侧之间的间隔能够使通过上一层的气流重新分布气路后更均匀地进入下一层。

本实施例中切向进气的方式相比于轴向进气和径向进气，能够使得净化器壳体1内的气流更加均匀，提高气体净化效率。具体论证如下：

利用了计算流体力学软件(Computational fluid dynamics，CFD)模拟净化器壳体1内部流场，利用粒子图像测速技术(Particle image velocimetry，PIV)直观观测净化器壳体1内部流场，考察轴向、径向和切向三种不同进气方式下净化器内部的流场分布，利用Fluent软件将模拟结果进行图形可视化显示，借助上述计算机模拟软件辅助获得并分析了不同进气方式下的速度矢量图和湍流云图。图3展示了轴向、径向和切向三种不同进气方式的进气通道相对位置的对比示意图，图4为净化器空气进口区域流体速度分布云图，图中流体速度在1-4m·s^-1之间变化，黑色部分表示速度为零，斜网格表示速度最大，下方为速度梯度，不同进口方式下进口区域流速分布有很大的区别。

图3中的A部分为轴向进气的模拟结果，流体直接冲击均布板且冲击时流速较大，因此形成回流旋涡且会增加压力损耗；图3中的B部分为径向进气的模拟结果，流体速度分布较为均匀，但与均布板接触的区域附近流速较小，不利于空气在除尘滤料中的扩散，压力损耗较大；图3中的C部分为切向进气的模拟结果，流速分布更加均匀，没有大的速度梯度，也没有回流死区，与均布板接触区域的流速较其他两种进口方式也更加适合。

由于速度云图并不能形象的表现出流体的流动状态，图4为利用CFD模拟技术和PIV测试系统得出的不同进口方式下进口区域流体流动的速度矢量图，图4中a1、a2、a3分别为CFD模拟的轴向进口、径向进口和切向进口时进口区域的速度矢量图，图4中b1、b2、b3分别为PIV测试系统测得的轴向进口、径向进口和切向进口时进口区域的速度矢量图。CFD模拟结果显示，轴向进口时(图4的a1部分)，流体直接冲击均布板以后，在中心轴两侧形成了对称的大面积封闭旋涡；径向进口时(图4的a2部分)，流体遇净化器壁面后流向均布板，部分流体返流但没有形成明显的封闭旋涡；切向进口时(图4的a3部分)，没有明显返流出现且没有旋涡形成。PIV测试结果显示，轴向进口时(图4的b1部分)，流体直接冲向均布板；径向进口时(图4的b2部分)，流体明显偏向径向流动，并呈旋涡状；切向进口时(图4的b3部分)，流体朝着与进口方向相反的方向流动。

作为一种优选的技术方案，净化器壳体1的直径为16cm，总高度为33cm；除尘层与进气通道的间距为7cm；第二吸附催化层与出气通道的间距为7cm；各气流均布板4的平均厚度为0.2cm。除尘层5与两侧气流均布板4的总厚度为5cm；第一吸附催化层、第二吸附催化层各自与两侧气流均布板4的总厚度均为2cm。

作为一种优选的技术方案，除尘层5、第一吸附催化层之间的距离以及第一吸附催化层、第二吸附催化层之间的距离均为5cm。

计算机仿真实验表明，在板层数量一定的前提下不同的板层间距会改变净化器内部的湍流分布，从而影响到装置的整体阻力和压降。图5展示了相同条件下，当板层间距分别为3cm和5cm时的湍流强度云图(图中A部分对应3cm间距，B部分对应5cm间距，)，结果显示当板层间距为5cm时湍流强度更均匀，气流在通过每一层滤料时的压降更小，传质效率更高。

为进一步验证不同进气方式以及不同分层结构之间的差异性，在4m·s^-1的进口流速条件下，以颗粒活性炭为填料，分别测试了轴向、径向、切向三种进气方式下，总厚度为9cm的单层结构和三层板式结构的净化器进出口压力降，计算机模拟和实验测算结果如表1所示：

表1不同结构和进气方式的净化器进出口压降

由表1可得，相较于传统的单层结构净化器，本发明所设计三层板式结构净化器平均压降减小了15％左右，且轴向进口时压降最大，切向进口时压降最小。由于CFD模拟是在假定理想状态下计算的，所以压降会比实验测得的结果小。

本发明的工作原理如下：

空气经空气压缩机输送至净化器壳体底部，经由进气通道进入净化器壳体1内，通过除尘层滤除粉尘等固体颗粒物，并初步吸附去除部分有害气体，在隔层间重新分布气路后，再通过第一吸附催化层消除大部分的有害气体，均匀气流最后通过第二层吸附催化层去除未吸附完全有害气体，该吸附催化过程可高效去除空气中的复合污染物。模拟实验结果显示，当空气净化装置进气中NO2、SO2浓度为50ppb，O3、NH3、甲醛、VOCs(以甲苯为例)浓度为1ppm，进气流量设定为2500-3500L/min，空气流速2-3m/s，进气温度约25℃的模拟条件下，本实施例所述的进气净化器总压降约1.5kPa，能够实现SO2、NO2、VOCs、O3、甲醛脱除率≥95％，NH3脱除率≥80％，PM10以下大气气溶胶脱除率≥99％，无故障运行时间≥1500h。

实施例2

一种用于车载燃料电池的板式结构进气净化器，本实施例在实施例1的基础上还包括如下技术特征区别在于：第一吸附催化层和第二吸附催化层内填充的吸附催化剂，负载在蜂窝陶瓷上，呈片状纳米结构，包括一层Mn基催化剂层和两层分子筛层。分子筛层采用多级孔ZSM-5沸石分子筛。两层分子筛层分别设置在Mn基催化剂层的两侧，形成ZSM-5@Mn@ZSM-5的三明治夹层结构，具有表面酸性位点和氧化还原位点的双活性中心。

Mn基催化剂层采用不同晶型的MnO₂(α-MnO₂、β-MnO₂、γ-MnO₂)、MnO、Mn₃O₄、Mn₂O₃和Mn₂O₇中的一种或多种。多级孔ZSM-5分子筛的上的多级孔孔径介于微孔和介孔之间(即2nm～50nm)。多级孔ZSM-5分子筛层采用电泳法、两步变温水热法或二次水热法以Mn基催化剂为支撑体制备。Mn基催化剂的负载量为10.5wt％，多级孔ZSM-5分子筛的硅铝比(SiO2/Al2O3)为40，焙烧时间为6.3h，焙烧温度为490℃。相比于现有的Mn基催化剂，该吸附催化剂能够对复合污染物进行低温、高效、稳定地脱除，适用于对进入燃料电池的空气(特点为污染物成分较复杂)进行净化。

对该用于车载燃料电池的板式结构进气净化器进行吸附性能对比试验如下：

使用本实施例涉及的用于车载燃料电池的板式结构进气净化器作为实验组；将吸附催化剂更换为现有的Mn/ZSM-5催化材料作为第一对照组；将吸附催化剂更换为Ce、Cu、Fe等金属元素掺杂的M-Mn/ZSM-5催化材料作为第二对照组；实验组、第一对照组和第二对照组中催化剂的质量相等。

试验条件为：输入的被处理废气中含有SO2、NO2、VOCs、O3、NH3、甲醛中的一种或多种污染物，污染物浓度均控制在50ppb到1ppm之间，进气流量2500-3500L/min，且温度控制在25℃～100℃的条件下；

第一对照组对只含有一种污染物的单一废气时可实现甲醛、NH3、典型VOCs(如甲苯、苯乙烯等)90％左右的单独去除率，对NOx降解率可达90％到95％，但在SO2和H2O共同输入的情况下其对于NOx降解率降至70％左右；可见，第一对照组所适用的Mn/ZSM-5催化材料对含有多种污染物的混合废气净化效率不高；由于车载燃料电池直接从空气中收集气体，故气体中的污染物种类较多，属于混合废气，现有的Mn/ZSM-5催化材料对混合废气较低的净化效率会大大降低车载燃料电池的寿命。

第二对照组在处理混合废气时需要在300℃以上的条件下才能达到较高的活性，并且使用寿命无法满足燃料电池空气净化所要求的1500h。

实验组针对混合废气，可实现SO2、NO2、VOCs、O3、甲醛脱除率≥95％，NH3脱除率≥80％，PM10以下大气气溶胶脱除率≥99％，并且稳定吸附达1500h以上。因此，本实施例涉及的用于车载燃料电池的板式结构进气净化器对含有多种污染物的空气具有良好的净化效果，能够有效延长车载燃料电池的寿命。

实施例3

如图6所示，一种车载燃料电池的进气系统，包括进气净化器、空气供给智能控制器、空气压缩机、BDS/GIS接口、雷达测速仪和流量计。空气供给智能控制器采用车载电脑，通过存储于车载电脑中的自适应模糊PID智能控制算法实现PID控制算法中的比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的自整定，同时依据输入端获取的实时信息，生成智能控制策略，将控制信号反馈给空气压缩机内的电机驱动器从而调控电机转速。具体地，空气压缩机的进气口与外界环境相连；进气净化器的进气通道与空气压缩机的出气口连接；出气通道经流量计连接到燃料电池的进气口。进气净化器用于滤除和减少进出燃料电池的空气中的颗粒物、SO2、NO2、VOCs、O3、NH3、甲醛等会对燃料电池造成损害的污染物。雷达测速仪安装的车辆的前端；空气供给智能控制器通过BDS/GIS接口与GPS接收机连接，从而获取车辆当前所在的位置和周围的路况信息，辅助进气量的判断。雷达测速仪和流量计的信号输出线均与空气供给智能控制器连接并进行通信；空气供给智能控制器与空气压缩机内的电机通过电机驱动器连接。存储于车载电脑中的自适应模糊PID算法可通过流量计获得实时的空气压缩机的输出流量；通过车速传感器获取实时车速；通过雷达测速仪获取前车车速；通过与BDS/GIS接口相连接的车载计算机所提供的车辆运行轨迹以及定位点周围的信息获取行驶路段的路况、坡度、平均车速等实时数据。该智能控制算法可跟据上述输入信号，预测下一时刻的期望车速，从而计算相应的燃料电池期望功率和期望空气供给量，将控制信号反馈给空气压缩机内的电机驱动器调控电机转速，实现空气供给量的智能控制。

该车载燃料电池的进气系统的进气方法如下：

步骤一、根据获取的该路段平均车速、前车车速和本车车速，加权平均计算本车下一时刻的期望车速，根据坡道角度、滚动阻力系数等路况信息，车重、迎风面积等车辆信息结合期望车速计算出期望燃料电池功率。

步骤二、根据燃料电池的期望功率和燃料电池性能曲线计算空气压缩机期望空气供给量Q。流量计检测空气压缩机的实际进气量Q₀。

步骤三、计算误差e(t)＝Q-Q₀；计算误差变化量

以误差e和误差变化量ec为输入，以PID控制算法的比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的修正ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d作为输出，建立模糊规则表；利用模糊规则进行模糊推理，实现PID控制器参数K_p,K_i和K_d的自适应校正，优化PID控制效果。PID控制的输出信号为空气压缩机内电机的转速。

模糊规则表对应的模糊子集为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；模糊子集中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中，PB表示正大，分别代表输入输出的七个语言变量；输入变量误差e(t)的模糊论域为(-6,6)；输入变量误差变化率ec(t)的模糊论域为(-6,6)；确定模糊控制器三个输出变量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊论域分别为(-3,3)、(-0.6,0.6)、(-3,3)；综合考虑不同时刻K_p,K_i和K_d的作用与相互关系，制定模糊控制规则表，其中，ΔK_p对应的模糊控制规则表如表2所示；ΔK_i对应的模糊控制规则表如表3所示；ΔK_d对应的模糊控制规则表如表4所示；

表2 ΔK_p的模糊控制规则表

表3 ΔK_i的模糊控制规则表

表4 ΔK_d的模糊控制规则表

若误差e(t)被标记为NB，误差变化率ec(t)被标记为NB，则K_p被标记为PB，ΔK_i被标记为PB，ΔK_d被标记为PS。误差e(t)的标记由自身取值在预设误差极限范围内的位置决定；预设误差极限范围被等分为七个区间；在从小到大的七个区间内e(t)分别将被标记为NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB。误差变化率ec(t)的标记过程与误差e(t)同理。

步骤四、将ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d各自在模糊子集中对应的标记转为对应模糊论域中的参数，并通过重心法进行解模糊化，分别求得模糊PID控制器输出的三个修正偏差量ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d；重心法属于现有技术在此不作赘述。

步骤五、根据步骤四求得修正偏差量ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d，求取比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d如式(1)所示

式(1)中，K_p0，K_i0，K_d0分别为PID控制器三个参数的初始设定值。

计算输出信号u(t)如式(2)所示；

式(2)中，e(t)表示t时刻的误差。输出信号u(t)即为空气压缩机内的电机的控制参数。

利用Matlab/simulink建模和仿真工具，构建了基于上述模糊控制规则的空气压缩机智能控制仿真模型。在仿真研究中，设定仿真步长0.01s，仿真时间6s，系统的输入为阶跃信号，其幅值为0.8，并添加随机干扰以模拟期望空气供给量在汽车行驶过程中的变化。图7展示了常规PID算法仿真模型与自适应模糊PID算法仿真模型的阶跃响应曲线，由图可知，常规PID和自适应模糊PID的系统实时空气流量的超调量分别为10％和1％，相比之下自适应模糊PID控制算法的超调量更小，且实时空气流量的震荡显著减少，系统的调节时间明显减小，即系统达到稳定的时间变短，降低了空气压缩机动态响应时滞造成的压力波动和能源消耗。

本实施例设计并优化了用于PEMFC空气净化的模糊自适应PID控制策略，开发了专用的智能控制器对空气压缩机的空气供给量进行提前预测和精确控制，改善了控制系统的动态特性，使得超调量减小，调节时间缩短，避免了空气压缩机动态响应时滞带来的负面影响，改善了空气净化器进气速率波动幅度大的问题，一定程度上提高了PMEFC的供电效率和使用寿命。

Claims (9)

1.一种车载燃料电池的板式进气净化器，包括净化器壳体、进气通道和出气通道；其特征在于：还包括气流均布板、除尘层、第一吸附催化层和第二吸附催化层；所述的进气通道、出气通道分别设置净化器壳体的两端；进气通道沿着净化器壳体的切向设置；除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层均设置在净化器壳体内，且沿着进气通道到出气通道的方向依次间隔排列；除尘层、第一吸附催化层及第二吸附催化层各自的两侧均设置有气流均布板；所述的第一吸附催化层和第二吸附催化层内填充的吸附催化剂，负载在蜂窝陶瓷上；吸附催化剂采用多级孔ZSM-5沸石分子筛、并将两层分子筛层分别设置在Mn基催化剂层的两侧，形成ZSM-5@Mn@ZSM-5的三明治夹层结构，具有表面酸性位点和氧化还原位点的双活性中心。

2.根据权利要求1所述的一种车载燃料电池的板式进气净化器，其特征在于：所述除尘层、第一吸附催化层之间的距离以及第一吸附催化层、第二吸附催化层之间的距离均为5cm。

3.根据权利要求1所述的一种车载燃料电池的板式进气净化器，其特征在于：所述的除尘层内设置有多层片状过滤层；片状过滤层通过活性炭颗粒在碱性条件下改性并用高密度无纺布包裹制成。

4.根据权利要求1所述的一种车载燃料电池的板式进气净化器，其特征在于：所述净化器壳体的侧面在除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层对应的位置均设置有抽拉开口；除尘层、第一吸附催化层、第二吸附催化层均采用抽拉式结构，均能够从净化器壳体侧面的抽拉开口处抽出。

5.根据权利要求1所述的一种车载燃料电池的板式进气净化器，其特征在于：Mn基催化剂的负载量为10.5wt％，多级孔ZSM-5分子筛的硅铝比为40，制备过程中的焙烧时间为6.3h，焙烧温度为490℃。

6.根据权利要求1所述的一种车载燃料电池的板式进气净化器，其特征在于：所述的分子筛层采用多级孔ZSM-5沸石分子筛；多级孔ZSM-5分子筛的上的多级孔孔径为2～50nm；Mn基催化剂层采用α-MnO₂、β-MnO₂、γ-MnO₂、MnO、Mn₃O₄、Mn₂O₃和Mn₂O₇中的一种或多种。

7.一种车载燃料电池的进气系统，包括进气净化器、空气供给智能控制器、空气压缩机、雷达测速仪和流量计；其特征在于：所述的进气净化器采用如权利要求1所述的车载燃料电池的板式进气净化器；空气压缩机的进气口与外界环境相连；进气净化器的进气通道与空气压缩机的出气口连接；出气通道经流量计连接到燃料电池的进气口；雷达测速仪安装的车辆的前端；空气供给智能控制器通过BDS/GIS接口与GPS接收机连接；雷达测速仪和流量计的信号输出线均与空气供给智能控制器连接并进行通信；空气供给智能控制器与空气压缩机内的电机通过电机驱动器连接；空气供给智能控制器通过自适应模糊PID智能控制算法实现比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的自整定，实现空气压缩机内的调控。

8.如权利要求7所述的车载燃料电池的进气系统的进气方法，其特征在于：步骤一、空气供给智能控制器获取空气压缩机的期望空气供给量Q；流量计检测空气压缩机的实际进气量Q₀；

步骤二、计算误差e(t)＝Q-Q₀；计算误差变化量

以误差e和误差变化量ec为输入，以PID控制算法的比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的修正ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d作为输出，建立模糊规则表；根据模糊规则表获得ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d；

若误差e(t)被标记为NB，误差变化率ec(t)被标记为NB，则K_p被标记为PB，ΔK_i被标记为PB，ΔK_d被标记为PS；误差e(t)的标记由自身取值在预设误差极限范围内的位置决定；预设误差极限范围被等分为七个区间；在从小到大的七个区间内e(t)分别将被标记为NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB；误差变化率ec(t)的标记过程与误差e(t)同理；

步骤三、将ΔK_p，ΔK_i，ΔK_d各自在模糊子集中对应的标记转为对应模糊论域中的参数，并通过重心法进行解模糊化，分别求得ΔK_p，ΔK_i，ΔK_d；

步骤四、根据步骤四求得修正偏差量ΔK_p，ΔK_i，ΔK_d，求取比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d如式(1)所示

式(1)中，K_p0，K_i0，K_d0分别为PID控制器三个参数的初始设定值；

计算输出信号u(t)如式(2)所示；

步骤五、根据输出信号u(t)调整空气压缩机的功率。

9.根据权利要求8所述的载燃料电池的进气系统的进气方法，其特征在于：模糊规则表对应的模糊子集为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；模糊子集中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PS表示正小，PM表示正中，PB表示正大；ΔK_p对应的模糊控制规则表如表2所示；ΔK_i对应的模糊控制规则表如表3所示；ΔK_d对应的模糊控制规则表如表4所示；

表2 ΔK_p的模糊控制规则表

表3 ΔK_i的模糊控制规则表

表4 ΔK_d的模糊控制规则表

误差e(t)的模糊论域为(-6，6)；误差变化率ec(t)的模糊论域为(-6，6)；确定模糊控制器三个输出变量ΔK_p、ΔK_i、ΔK_d的模糊论域分别为(-3，3)、(-0.6，0.6)、(-3，3)；根据模糊规则表、误差e(t)和误差变化率ec(t)即可获得K_p、ΔK_i、ΔK_d的数值。

Images