CN110597052B - 面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器及控制方法，所述控制器包括：模糊自适应PID控制器：根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；自抗扰控制器：根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC；模糊选择器：进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2；空气供给控制器：采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制信号uFPID和自抗扰控制信号uADRC，得到u(t)＝k1uFPID+k2uADRC作为燃料电池空气供给***的控制信号。本发明结构设计简单，易实现，并能有效解决车用燃料电池饥饿现象。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池电动汽车控制技术领域，具体地指一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器及控制方法。
背景技术
随着全球经济与工业快速发展，环境污染与能源危机问题日趋严重，引起了各国政府的强烈关注。因此，政府大力支持太阳能，潮汐能，风能和氢能等清洁能源的开发，这些能源具有零污染排放、高效率等优点。其中燃料电池是这些清洁能源中最典型的代表，它的原料是氢气与空气的氧气在催化剂条件下发生化学反应，产生热量、电和水，它具有高效、无污染、低温启动等优点。因此，在短短几年内，它迅速获得了各国政府和企业争相追逐的新款清洁能源产品。特别是，质子交换膜燃料电池(PEMFC)被认为是最有前景的发电装置，特别是在汽车领域得到广泛的使用和迅速发展。它具有燃料电池所有优点，但其缺点是寿命短且成本昂贵，这限制了其在实际***中的广泛应用。因此，研究先进的控制***必须满足延长PEMFC寿命与避免PEMFC***性能下降。
然而，对于喜欢使用传统PID控制器的工程师来说，上述这些控制器似乎有点复杂和模糊。显然，由于PEMFC***本身存在非线性、参数不确定性和变量耦合等特性，传统的PID控制显然不适合处理复杂的非线性***。为此，近年来，随着智能算法的出现，很多研究人员利用模糊控制、神经网络以及结合两者优势形成新的智能控制算法，以实现来提升PEMFC性能和延长使用寿命。然而，这种修改不可避免地引入了更多参数需要调节。因此，这无疑增加了工程师的工作量。
关于现有燃料电池***发明中有一个非常重要的现象尚未得到足够的重视，即瞬态过冲和快速响应(调整时间)问题。这些问题是在外界负载变化情况下氧气过剩比系数(OER)在瞬态期间使得追踪参考值易出现超调量(过冲)和响应速度慢，这对于实际***来讲是非常致命的。即使在最新的研究中，超调量和快速响应时间仍然是一个障碍。因此，对其进行研究无论对于实际***还是理论研究都无疑具有重要的意义与价值。因此，有必要提供一种结构设计简单，易实现，并能有效解决燃料电池饥饿现象的新型控制器。
发明内容
针对现有技术的不足之处，本发明提出了一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器及控制方法，它能够克服非线性、参数多变、变量耦合的车用燃料电池空气供给***，另外在外界负载突然剧烈变化情况下，实现氧气过剩比系数具有零超调量与快速响应，从而提高燃料电池***的性能及寿命。
为实现上述目的，本发明提出一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，其特殊之处在于，所述控制器包括模糊自适应PID控制器、自抗扰控制器、模糊选择器、空气供给控制器；
所述模糊自适应PID控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；
所述自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC；
所述模糊选择器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2；
所述空气供给控制器用于采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制信号uFPID和自抗扰控制信号uADRC，得到u(t)＝k1uFPID+k2uADRC作为燃料电池空气供给***的控制信号。
进一步地，所述模糊自适应PID控制信号uFPID的计算表达式为：
其中kp，ki，kd分别表示PID中的比例项、积分项和微分项；e(t),
范围是[-1,1]；
其中kj‘表示模糊逻辑调节器输出的比例项、积分项和微分项；
模糊逻辑调节器输出最小值、最大值
更进一步地，所述自抗扰控制信号uADRC的计算表达为：
u0＝km(yr-y)
其中b0表示严格放大系数；km增益系数；z2表示扩张状态观测器输出值，需说明u0。
更进一步地，所述模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2的计算表达式为，
其中cpa表示第a条规则的模糊集的中心值，a、m为大于0的自然数；n∈(1,2)；
表示输出隶属度值。
更进一步地，所述g表示调节系数分别为α＝1000,β＝400,γ＝1。
基于上述面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，本发明还提出一种控制方法，其特殊之处在于，所述模糊自适应PID控制器根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；所述自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC，空气供给控制器采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制器和自抗扰控制器的输出，作为燃料电池空气供给***的控制信号，使得燃料电池空气供给***实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应。
本发明面向快速动态响应的车用燃料电池空气供给控制器及控制方法，结构设计简单，易实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应时间，从而提高车用燃料电池***输出性能及寿命。本发明使得氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应，从而提高燃料电池***的输出性能及寿命。
附图说明
图1为本发明一种面向快速动态响应的车用燃料电池空气供给控制器及控制方法的原理框图。
图2为本发明模糊逻辑调节器的结构。
图3为本发明控制器实施的控制方法与其它控制方法仿真对比结果。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。
如图1所示，本发明提出的一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，所述控制器包括模糊自适应PID控制器、自抗扰控制器、模糊选择器、空气供给控制器。
模糊自适应PID控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；
自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC；
模糊选择器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2；
空气供给控制器用于采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制信号uFPID和自抗扰控制信号uADRC，得到u(t)＝k1uFPID+k2uADRC作为燃料电池空气供给***的控制信号。
在本发明的一个实施例中，模糊自适应PID控制器根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC，空气供给控制器采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制器和自抗扰控制器的输出，作为燃料电池空气供给***的控制信号，使得燃料电池空气供给***实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应。模糊自适应PID控制器输出信号比例系数为k1，自抗扰控制器输出信号比例系数为k2(k1+k2＝1)，利用加权平均算法融合两者控制器输出信号来作为控制空气压缩机。车用燃料电池空气供给控制器是利用给定的氧气过剩比当作参考信号与输出反馈信号作为自抗扰控制器的输入信号，而误差值变化量和误差值作为模糊自适应PID控制器的输入信号。其次，通过一个模糊选择器控制上述两者控制器的输出信号的增益系数(k1与k2)。最后，利用加权平均算法融合两者输出信号作为燃料电池空气供给***的电压输入控制信号，实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应时间，从而提高燃料电池***的输出性能及寿命。
本发明提出的控制器中yr(t)代表氧气过剩比参考信号，e(t)代表参考信号与氧气过剩比输出反馈信号之差即误差值，
代表误差变化量，把两者作为模糊逻辑推理器的输入信号，其输出的三个信号分别用kp，ki，kd表示传统PID值，即模糊推理过程，如图2所示。模糊自适应PID控制信号uFPID可用如下公式表示：
其中kp，ki，kd分别表示PID中的比例项、积分项和微分项；e(t),
范围是[-1,1]；
其中kj‘表示模糊逻辑调节器输出的比例项、积分项和微分项；
模糊逻辑调节器输出最小值、最大值。调节系数分别为α＝1000,β＝400,γ＝1。
自抗扰控制器的核心部件就是扩张状态观测器(ESO)，而自抗扰控制器可用如下式子表示，
f＝l+(b-b0) (5)
其中d表示外界扰动项；l表示未知函数；b表示严格放大系数；f表示总扰动项；u表示自抗扰控制器的输入变量；y，
表示自抗扰控制器的输出变量和输出变化量；t表示时间参数。当x1＝y，x2＝f，则等式(4)可写成状态空间形式，
则扩张状态观测器(ESO)可表示，
u0＝km(yr-y) (9)
其中km表示比例系数；z1，z2表示ESO输出值；θ1＝2ω0，
表示状态观测带宽系数；ω0表示控制器的频宽；uADRC表示自抗扰控制器的输出。
本发明选择模糊调节器作为调节模糊自适应PID控制器和自抗扰控制器输出的增益系数。通常模糊调节器都需要涉及到模糊化、模糊推理器及解模糊等步骤。本发明选用高斯函数作为对输入值(选取误差值与误差变化量)进行模糊化处理的隶属度函数，其表达式如下，
其中i表示模糊语言变量B、M和S；h表示误差e(t)或者误差变化量
c，δ为实数常数。
经过模糊化和模糊推理之后，其输出变量的隶属度函数计算表达式为，
另外，模糊逻辑规则由模糊调节器输入值决定，其输出变量为增益系数k1和k2,其计算表达式为，
其中cpa表示第a条规则的模糊集的中心值；a、m为大于0的自然数；
表示输出隶属度值。
因此，本发明控制器总的输出电压控制信号u(t)可表示为：
u(t)＝k1uFPID+k2uADRC (14)
其中k1，k2表示增益参数，它是模糊选择器的输出；uFPID，uADRC分别是模糊自适应PID控制器和自抗扰控制器的输出。图3表示按照以上控制器设计步骤(曲线Proposed)与其它控制方法仿真的对比结果。
本发明面向快速动态响应的车用燃料电池空气供给控制器及控制方法，结构设计简单，易实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应时间，从而提高车用燃料电池***输出性能及寿命。
尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以作出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，其特征在于：所述控制器包括模糊自适应PID控制器、自抗扰控制器、模糊选择器、空气供给控制器；
所述模糊自适应PID控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；所述模糊自适应PID控制信号uFPID的计算表达式为：
其中kp，ki，kd分别表示PID中的比例项、积分项和微分项；e(t),
范围是[-1,1]；
其中k‘j表示模糊逻辑调节器输出的比例项、积分项和微分项；
模糊逻辑调节器输出最小值、最大值，g表示调节系数；
所述自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC；
所述模糊选择器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2；所述模糊自适应PID控制比例系数k1、自抗扰控制比例系数k2的计算表达式为，
其中cpa表示第a条规则的模糊集的中心值，a、m为大于0的自然数；n∈(1,2)；
表示输出隶属度值；k1+k2＝1；
所述空气供给控制器用于采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制信号uFPID和自抗扰控制信号uADRC，得到u(t)＝k1uFPID+k2uADRC作为燃料电池空气供给***的控制信号；车用燃料电池空气供给控制器是利用给定的氧气过剩比当作参考信号与输出反馈信号作为自抗扰控制器的输入信号，而误差值变化量和误差值作为模糊自适应PID控制器的输入信号。
2.根据权利要求1所述的面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，其特征在于：所述自抗扰控制信号uADRC的计算表达为：
u0＝km(yr-y)
其中b0表示严格放大系数；km增益系数；z2表示扩张状态观测器输出值。
3.根据权利要求1所述的面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器，其特征在于：所述g表示调节系数分别为α＝1000,β＝400,γ＝1。
4.一种根据权利要求1～3中任一项所述的面向快速动态响应的燃料电池空气供给控制器的控制方法，其特征在于：所述模糊自适应PID控制器根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr的误差值e(t)进行模糊推理，输出模糊自适应PID控制信号uFPID；所述自抗扰控制器用于根据燃料电池的输出反馈值y与参考值yr通过扩张状态观测器计算，输出自抗扰控制信号uADRC，空气供给控制器采用加权平均算法融合模糊自适应PID控制器和自抗扰控制器的输出，作为燃料电池空气供给***的控制信号，使得燃料电池空气供给***实现氧气过剩比系数在负载突然剧烈变化情况下具有零超调量和快速响应。
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