质子交换膜燃料电池热管理系统的优化与控制

PEMFC具有高效清洁、负荷变化响应快速、工作温度低、启动速度快等优点,特别适合成为未来汽车的核心动力源。它能使汽车具有环境污染小、能量密度高和能量总体利用效率高这三大优势,相比于现有的内燃机汽车,更加符合节能减排的发展趋势。但是,PEMFC电堆内部的水热特性会直接影响电堆的工作特性,而电堆的工作温度又对水热特性具有重要的影响,所以工作温度对电堆工作的稳定性、安全性和高效性至关重要。为了保证电堆工作的稳定和高效,本文建立了 PEMFC电堆的仿真模型,针对电堆的工作温度展开研究,以为其实际应用提供理论支撑与参考。首先,建立了关于PEMFC电堆的阳极流道、阴极流道、水传输、电池电压和电池散热的动态模型,并在该动态模型的基础上,建立了相应的电堆稳态仿真模型。它们充分考虑了电堆的电化学特性、水传输特性、气体流动特性和散热特性,并且进行了相应的对比验证。在确定模型合理的基础上,针对电堆的工作温度展开了恒温仿真和非恒温仿真。研究结果表明:电堆恒温运行更为有利。因此,若要实现电堆的恒温运行,需解决温度的选取问题及其控制问题。针对电堆温度的选取问题,采用遗传算法展开了优化研究。同时,为了解决优化计算速度缓慢的问题,引入了 BP神经网络和RBF神经网络的系统辨识功能,分别建立了电堆的神经网络等效模型,研究结果表明:RBF电堆模型得出的结果与原模型更加符合。因此,本文以对电堆性能影响较大的工作温度和空气过量系数作为决策变量,以电堆在不同电流密度下的加权输出电压作为优化目标,通过对RBF电堆模型进行优化研究,得出了电堆在不同功率需求下,能取得最大加权输出电压的工作温度和空气过量系数,为电堆温度控制期望值的选取提供了参考依据。针对电堆的温度控制问题,建立了电堆热管理系统的控制仿真模型,包括电堆模型、散热器模型、水箱模型和水泵模型。为了减少控制器参数整定和调试的时间,同样又以RBF电堆模型代替了复杂的动态模型,对比研究了不同控制方法所能带来的控制效果,并且将较优的方法带回到热管理系统原模型中,以验证本文的代替方法是否可行。研究结果表明:PID控制和神经网络反馈线性化控制NARMA-L2所取得的控制效果均较优,但是PID控制的工作温度更加稳定;采用RBF电堆模型代替原动态模型的方法是可行的,电堆热管理模型得出的结果基本相同,均能使电堆快速达到期望的目标温度,并且有助于实现电堆内的水热平衡;输入电流的阶跃变化对电堆温度的扰动很小,电堆完全能够实现近似恒温运行。