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        質(zhì)子交換膜燃料電池的連續(xù)模型預(yù)測(cè)控制器的設(shè)計(jì)

        2019-10-29 08:55:42
        計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制 2019年10期
        關(guān)鍵詞:質(zhì)子輸出功率摩爾

        (浙江省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院,杭州 310003)

        0 引言

        目前,隨著世界人口的增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,人類社會(huì)對(duì)能源的需求越來越大,利用能源的范圍也逐步擴(kuò)大。但現(xiàn)階段,世界能源利用還是以天然氣、石油和煤等化石燃料為主,這些化石燃料的能量轉(zhuǎn)換主要是通過熱力學(xué)過程來實(shí)現(xiàn)的。然而,由于熱力學(xué)過程受卡諾循環(huán)的限制,能量轉(zhuǎn)化效率低,能源浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重,而且會(huì)引發(fā)大氣污染和溫室效應(yīng)等一系列環(huán)境問題,使人類的生存環(huán)境日趨惡劣。同時(shí),化石燃料屬于不可再生資源,儲(chǔ)量有限。因此,開發(fā)高效環(huán)保的可再生能源已經(jīng)成為一項(xiàng)刻不容緩的工作,各類燃料電池的研發(fā)就是在這樣的背景下展開的。氫作為可持續(xù)能源之一,以其豐富的元素儲(chǔ)存和宇宙中所有常規(guī)燃料的最高能量含量而受到研究人員的極大關(guān)注。質(zhì)子交換膜燃料電池燃料通過氫氧化合作用,直接將化學(xué)能轉(zhuǎn)化為電能,具有較高的能量密度,較快的起動(dòng)時(shí)間(≤1 s)。其發(fā)電效率高、工作溫度低、可靠性高、無污染、使用靈活等優(yōu)點(diǎn)受到世人廣泛的青睞[1-4]。為了提高PEMFC系統(tǒng)的運(yùn)行性能及效率,延長(zhǎng)電池使用壽命,保證系統(tǒng)安全、可靠地運(yùn)行,需要有效的控制系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行控制。模型預(yù)測(cè)控制(MPC)算法采用了多步預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正的控制策略,具有控制效果好、魯棒性強(qiáng)、對(duì)模型精確性要求低等優(yōu)點(diǎn),保證了系統(tǒng)在整個(gè)狀態(tài)空間內(nèi)具有較好的運(yùn)動(dòng)品質(zhì)。連續(xù)模型比離散模型更接近實(shí)際,更緊湊;連續(xù)模型預(yù)測(cè)控制(CMPC)具有快速且不定期的采樣間隔,不像離散模型預(yù)測(cè)控制(DMPC)那樣具有固定而且嚴(yán)格的采樣率;由于控制信號(hào)何時(shí)達(dá)穩(wěn)態(tài)很難精確確定,CMPC沒有精確的控制域參數(shù);CMPC對(duì)于擾動(dòng)有更好的閉環(huán)響應(yīng);總之,CMPC可以在連續(xù)時(shí)間下更有效的實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)地控制并在快速采樣率下提高系統(tǒng)的控制性能[1-10]。

        1 質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)動(dòng)態(tài)模型介紹

        質(zhì)子交換膜燃料電池的反應(yīng)是通過氧化還原反應(yīng)實(shí)現(xiàn)的:在催化劑的作用下,陽極的氫分子解離為質(zhì)子和電子,質(zhì)子通過質(zhì)子交換膜到達(dá)陽極,而電子則通過外電路到達(dá)陰極,在陰極,氧氣與質(zhì)子以及電子發(fā)生反應(yīng),生成水并產(chǎn)生熱量。PEMFC反應(yīng)式如下[11-12]:

        陽極:

        H2→2H++2e-

        (1)

        陰極:

        (2)

        總:

        (3)

        首先對(duì)模型做出如下假設(shè):假設(shè)所有氣體均為理想氣體,并遵守一切理想氣體的規(guī)律;假設(shè)所有氣體的相對(duì)濕度為100%;假設(shè)電池的各個(gè)部分的溫度完全一致;質(zhì)子交換膜是完全加濕的并具有理想的質(zhì)子傳導(dǎo)性能。

        鑒于質(zhì)子交換膜燃料電池的工作原理,根據(jù)文獻(xiàn)[5-6],可以得到其數(shù)學(xué)模型:

        (4)

        Vact=0.9514-3.12.10-3T-7.4.10-5Tln(CO2)+

        1.87.10-4Tln(i)

        (5)

        (6)

        Vohm=I(RM+RC)

        (7)

        (8)

        (9)

        (10)

        其中,ΔG(J/mol)為吉布斯自由能(237.16 KJ/mol);R為普適氣體常數(shù)(8.314 J/K.mol);F為法拉第常量(96.487C);ΔS為熵變(164.025 J/mol);PH2與PO2分別為H2與O2的壓力。T為環(huán)境溫度,Tref為參考溫度(298.15 K)。Vfc為活化極化電壓,CO2為有效氧濃度,i為電流密度,Vohm為歐姆極化過電壓,Vcon為濃度極化過電壓,ρM為質(zhì)子交換膜對(duì)電子流的電阻率(Ω.cm);RM為質(zhì)子交換膜的等效阻抗,RC為阻礙質(zhì)子通過質(zhì)子交換膜的等效阻抗,l為質(zhì)子交換膜的厚度,B(V)是由質(zhì)子交換膜燃料電池本身決定的輔助系數(shù)。

        單個(gè)燃料電池的輸出電壓以及輸出功率可表示如下:

        Vfc=Enernst-Vact-Vohmic-Vcon

        (11)

        Pfc=Vfci

        (12)

        圖2給出的是一個(gè)質(zhì)子交換膜燃料電池的動(dòng)態(tài)模型。其中qo2和qH2分別為輸入的氧氣摩爾流量和氫氣摩爾流量,KO2和KH2分別為氧氣和氫氣的摩爾系數(shù)。

        圖2 質(zhì)子交換膜燃料電池的動(dòng)態(tài)模型

        2 控制器的設(shè)計(jì)

        針對(duì)質(zhì)子交換膜燃料電池反映過程特性,基于模型的傳統(tǒng)控制技術(shù)面臨極大的困難,智能控制發(fā)揮了一定的作用。為了實(shí)現(xiàn)質(zhì)子交換膜燃料電池穩(wěn)定的輸出電壓及功率,必須在其反映過程中實(shí)施先進(jìn)的過程控制策略。預(yù)測(cè)控制是一種基于模型的控制方法,其具有對(duì)模型要求低、在線計(jì)算方便、種植質(zhì)量好等特點(diǎn)。預(yù)測(cè)模型的功能是根據(jù)對(duì)象的歷史信息和未來輸入預(yù)測(cè)其未來輸出。狀態(tài)方程、傳遞函數(shù)以及階躍響應(yīng)、脈沖響應(yīng)這類非參數(shù)模型,都可以作為預(yù)測(cè)模型使用。在過去的幾十年中,模型預(yù)測(cè)控制在學(xué)術(shù)及工業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛的重視,由于連續(xù)的模型預(yù)測(cè)控制(CMPC)在技術(shù)上更難實(shí)現(xiàn),絕大多數(shù)的MPC技術(shù)都集中在離散的模型預(yù)測(cè)控制(DMPC)上[13]。類似DMPC的處理方式,本文通過用拉蓋爾函數(shù)辨識(shí)控制變量,從而使CMPC能夠順利的應(yīng)用于實(shí)踐中。

        拉蓋爾函數(shù)如下[14-16]:

        ?

        (13)

        可進(jìn)一步得到:

        L(t)=eAptL(0)

        (14)

        其中:L(t)=[l1(t)l2(t) …lN(t)]T,p為拉蓋爾函數(shù)的比例因子:

        (15)

        (16)

        其中:ci為脈沖響應(yīng)系數(shù),η=[c1c2…cN]T為系數(shù)向量。

        類似DMPC的設(shè)計(jì)原則,CMPC也是建立在縮減域原則的基礎(chǔ)之上的,對(duì)于一個(gè)連續(xù)的系統(tǒng):

        (17)

        (18)

        在ti時(shí)刻預(yù)測(cè)ti+τ時(shí)刻系統(tǒng)的狀態(tài)以及輸出可表示為:

        (19)

        通過求得最優(yōu)的控制變量使得性能指標(biāo):

        (20)

        通過以上算法,CMPC可以順利地施加到被控系統(tǒng)上,但是注意到其預(yù)測(cè)的系統(tǒng)矩陣含有正實(shí)部的特征根并帶有積分環(huán)節(jié),對(duì)于具有強(qiáng)耦合、非線性比較強(qiáng)以及比較復(fù)雜的系統(tǒng)而言,TP選取的過小,系統(tǒng)很難達(dá)穩(wěn)態(tài);TP選取的過大,系統(tǒng)的海瑟矩陣過大(海瑟矩陣表明一個(gè)系統(tǒng)的健康性),易造成數(shù)值解病態(tài),參照DMPC的修正策略,通過引入指數(shù)權(quán)值函數(shù)e-αt進(jìn)行修正[13-16]。

        定義:

        xα(ti+t|ti) =e-ατx(ti+t|ti)

        (21)

        (22)

        聯(lián)合以上幾式可以進(jìn)一步得到:

        xα(ti+τ|ti) =eAατx(ti) +

        (23)

        (24)

        將其帶入性能指標(biāo)的表達(dá)式中便可得到新的性能指標(biāo)。

        部分程序?qū)崿F(xiàn)如下:

        function [Omega,Psi]=cmpc(A,B,p,N,Tp,Q,R);

        [n,n_in]= size(B);

        tau_del=0.001/max(p);

        Tpm=max(Tp);

        tau=0:tau_del:Tpm;

        Np=length(tau);

        N_pa=sum(N);

        Omega=zeros(N_pa,N_pa);

        Psi=zeros(N_pa,n);

        S_in=zeros(n,N_pa);

        R_L=eye(N_pa,N_pa);

        kk=1;

        fori=1:n_in

        R_L(kk:kk-1+N(i),kk:kk-1+N(i))=R(i,i)*R_L(kk:kk-1+N(i),kk:kk-1+N(i));

        kk=kk+N(i);

        end

        [Al,L0]=lagc(p(1),N(1));

        Eae=expm(A*tau_del);

        Eap=expm(Al*tau_del);

        L=Eap*L0;

        Y=-B(:,1)*L'+Eae*B(:,1)*L0';

        X=Iint(A,p(1),Y);

        S_in(:,1:N(1))=X;

        In_s=1;

        forjj=2:n_in;

        [Al,L0]=lagc(p(jj),N(jj));

        Eap=expm(Al*tau_del);

        L=Eap*L0;

        Y=-B(:,jj)*L'+Eae*B(:,jj)*L0';

        X=Iint(A,p(jj),Y);

        In_s=N(jj-1)+In_s;

        In_e=In_s+N(jj)-1;

        S_in(:,In_s:In_e)=X;

        end

        S_sum=S_in;

        fori=2:Np-1;

        kk=1;

        [Al,L0]=lagc(p(kk),N(kk));

        Eap=expm(Al*tau_del);

        S_sum(:,1:N(kk))=Eae*S_sum(:,1:N(kk))+S_in(:,1:N(kk))*(Eap^(i-1))';

        In_s=1;

        for kk=2:n_in;

        [Al,L0]=lagc(p(kk),N(kk));

        Eap=expm(Al*tau_del);

        In_s=N(kk-1)+In_s;

        In_e=In_s+N(kk)-1;

        S_sum(:,In_s:In_e)=Eae*S_sum(:,In_s:In_e)+S_in(:,In_s:In_e)*(Eap^(i-1))';

        end

        phi=S_sum;

        Omega=Omega+phi'*Q*phi;

        Psi=Psi+phi'*Q*Eae^i;

        end

        Omega=Omega*tau_del+R_L;

        Psi=Psi*tau_del;

        3 仿真結(jié)果及分析

        為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)有效性,在Matlab/Simulink仿真平臺(tái)上對(duì)3種控制策略下的PEMFC系統(tǒng)進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。假定氧氣是充足的,選取氫氣的摩爾流量作為控制變量。模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)通過調(diào)節(jié)氫氣摩爾流量來實(shí)現(xiàn)PEMFC電池輸出功率的恒定。為了測(cè)試氫氣摩爾流量變化的及時(shí)性以及有效性,PEMFC輸出功率在0~18S設(shè)定值為0.5 W,18~36 S設(shè)定值為0.6 W,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。DMPC主要參數(shù)如下:NP=20,Nc=2,u∈[-0.1,0.2],Δu∈[-0.2,0.2]輸出權(quán)值矩陣為單位矩陣,控制權(quán)值矩陣為0.3倍的單位矩陣;CMPC及ICMPC主要控制參數(shù)如下:p=0.85,N=80,TP=200,u∈[-1,1],Δu∈[-0.5,0.5],α=10.1,權(quán)值矩陣R=0.4倍的單位矩陣,三中控制策略下的輸出功率、控制變量(氫氣流量)曲線以及控制變量的增量曲線變化如圖3~5所示。其中,DMPC表示傳統(tǒng)離散模型預(yù)測(cè)控制;CMPC表示連續(xù)模型預(yù)測(cè)控制;ICMPC表示指數(shù)權(quán)值函數(shù)修正之后的連續(xù)模型預(yù)測(cè)控制。

        圖3 3種控制策略下輸出功率變化曲線

        圖4 3種控制策略下控制變量曲線

        圖5 3種控制策略下控制變量增量曲線

        由仿真曲線可以得知,3種控制策略都可以實(shí)現(xiàn)對(duì)PEMFC的有效控制,3種控制策略下質(zhì)子交換膜燃料電池的輸出功率達(dá)到設(shè)定值的時(shí)間基本一致。DMPC雖然有較好的快速性但是卻有相對(duì)較大的超調(diào),DMPC控制策略下氫氣流量變化幅度較大,CMPC以及修正之后的CMPC算法嵌入了積分環(huán)節(jié),雖然犧牲了一定的快速性,但是其魯棒性更強(qiáng),對(duì)于更惡劣的環(huán)境能起到跟好的調(diào)控作用,而且DMPC是建立在離散的采樣點(diǎn)之上而CMPC建立在實(shí)際的連續(xù)時(shí)間基礎(chǔ)上,CMPC更具有加現(xiàn)實(shí)的意義。

        4 結(jié)論

        質(zhì)子交換膜燃料電池因其具有能量轉(zhuǎn)化效率高、效率隨輸出變化特性好、無污染、構(gòu)造簡(jiǎn)單、便于維護(hù)、運(yùn)行噪聲低、可靠性高等一系列的優(yōu)點(diǎn),使其得到了廣泛的研究與應(yīng)用。在過去的幾十年中,模型預(yù)測(cè)控制在學(xué)術(shù)及工業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛的重視,由于連續(xù)的模型預(yù)測(cè)控制(CMPC)在技術(shù)上更難實(shí)現(xiàn),絕大多數(shù)的MPC技術(shù)都集中在離散的模型預(yù)測(cè)控制(DMPC)上。本文通過對(duì)質(zhì)子交換膜燃料電池施加CMPC控制器,并進(jìn)行了簡(jiǎn)單的修正,不僅使系統(tǒng)具有較好的響應(yīng)特性,而且還具有良好的魯棒性和快速性,得到了較理想的控制效果,實(shí)現(xiàn)了質(zhì)子交換膜燃料電池輸出功率的恒定。

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