System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统及方法技术方案_技高网

一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统及方法技术方案

技术编号:40700800 阅读:6 留言:0更新日期:2024-03-22 10:58
本发明专利技术涉及高温燃料电池相关领域,具体为一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统及方法,考虑高温燃料电池系统的各项性能指标,以及各组件之间的相互影响和外部环境的变化,从而得到一种高性能、低成本、适应性强的高温燃料电池系统设计方案;不需要建立复杂的数学模型,不需要依赖于已有的数据和经验,不需要确定合适的目标函数和约束条件,不容易陷入局部最优解,能够找到全局最优解;能够根据系统的实际运行情况,动态调整系统的设计参数,实现系统的自适应控制,提高系统的稳定性和可靠性;能够处理系统的不确定性和非线性因素,利用模糊逻辑的灵活性和鲁棒性,提高系统的适应性和容错性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高温燃料电池相关领域,具体为一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统及方法


技术介绍

1、高温燃料电池(high temperature fuel cell,htfc)是一种利用氢气和氧气的电化学反应产生电能和热能的装置,具有高效、清洁、可靠等优点,被认为是未来能源系统的重要组成部分之一。高温燃料电池系统包括燃料电池堆、气体供给系统、水管理系统、冷却系统、电力转换系统等子系统,其运行过程涉及多个物理场和化学反应,具有复杂的非线性动态特性,需要有效的仿真与控制技术来保证其安全、稳定和高效的运行。

2、目前,高温燃料电池系统的仿真与控制技术主要有以下几种方法:一种方法是基于数学模型的仿真与控制方法,该方法通过建立高温燃料电池系统的数学模型,描述其内部的物理过程和化学反应,然后利用数值计算或软件工具进行仿真分析,设计相应的控制策略和控制器。该方法的优点是可以较准确地反映高温燃料电池系统的运行机理和性能特征,但缺点是数学模型的建立和求解过程较为复杂和耗时,且难以考虑实际运行中的不确定性和干扰因素。另一种方法是基于神经网络的仿真与控制方法,该方法通过利用神经网络的自适应学习能力,对高温燃料电池系统进行建模和辨识,然后利用神经网络进行仿真预测和控制优化。该方法的优点是可以较好地处理非线性、多变量、不确定性等问题,但缺点是神经网络的结构和参数选择较为主观和随机,且难以保证其稳定性和鲁棒性。还有一种方法是基于专家系统的仿真与控制方法,该方法通过利用专家系统的知识表示和推理能力,对高温燃料电池系统进行建模和分析,然后利用专家系统进行仿真评估和控制决策。该方法的优点是可以较好地处理不完全信息和模糊知识,但缺点是专家系统的知识库建立和维护较为困难,且难以适应复杂环境下的变化。

3、综上,现有的技术一方面,大多数研究只针对高温燃料电池单体或堆进行了仿真,而忽略了辅助设备(如空气压缩机、加湿器、冷却系统等)对高温燃料电池性能的影响。另一方面,大多数研究只考虑了单一变量(如输出功率、输出电压等)的控制,而忽略了多变量(如输出功率、效率、稳定性等)之间的耦合和冲突。因此,有必要建立一个更全面、更细致、更协调的高温燃料电池控制系统,以提高高温燃料电池应用中的性能和可靠性。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于热力学和模糊控制的燃料电池系统及方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,包括高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器,所述高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器用于获取燃料电池运行状态参数,将状态参数模糊化,并运用预先设定的模糊控制规则库进行决策,高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器根据从高温燃料电池系统的热力学模型接收的实时信息,动态调整运行策略,优化系统的运行参数;

3、所述高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器包括以下部分:输入变量,包括高温燃料电池系统的运行状态参数;输出变量,包括高温燃料电池系统的控制参数;模糊化模块,将输入变量和输出变量转换为模糊集合;模糊规则库,存储了根据专家经验或数据分析得到的模糊规则;推理机制模块,根据输入变量和模糊规则库进行模糊推理,得到输出变量的模糊结果;解模糊化模块,将输出变量的模糊结果转换为实际值。

4、优选的,所述模糊化模块将输入变量和输出变量转换为模糊集合,其中模糊集合以语言术语“低”、“中”、“高”表示。

5、优选的,所述推理机制模块采用最小值法进行推理,所述解模糊化模块在解模糊过程中使用中心法来确定输出变量的最终值。

6、优选的,一种基于模糊逻辑的燃料电池控制方法,包括以下步骤:

7、步骤s1、系统运行状态参数被输送到高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器的输入变量,输入变量将系统运行状态参数通过模糊化模块进行模糊化,并与模糊规则库比对,获得对系统运行状态参数的模糊诊断;

8、步骤s2、根据模糊诊断结果,推理机制模块确定改善系统性能的控制动作;

9、步骤s3、通过解模糊化模块的解模糊处理,将步骤s3控制动作的模糊输出转换成精确控制信号,并由输出变量送回系统执行,优化系统性能和效率的。

10、优选的,所述步骤s3中精确控制信号被实时反馈给高温燃料电池系统的热力学模型,高温燃料电池系统的热力学模型根据新的精确控制信号参数进行模拟和计算,并修正产生的能量平衡偏差。

11、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:本专利技术充分利模糊逻辑理论,考虑高温燃料电池系统的各项性能指标,如效率、稳定性、可靠性、成本等,以及各组件之间的相互影响和外部环境的变化,从而得到一种高性能、低成本、适应性强的高温燃料电池系统设计方案;不需要建立复杂的数学模型,不需要依赖于已有的数据和经验,不需要确定合适的目标函数和约束条件,不容易陷入局部最优解,能够找到全局最优解;能够根据系统的实际运行情况,动态调整系统的设计参数,实现系统的自适应控制,提高系统的稳定性和可靠性;能够处理系统的不确定性和非线性因素,利用模糊逻辑的灵活性和鲁棒性,提高系统的适应性和容错性。

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【技术保护点】

1.一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,包括高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器,其特征在于:所述高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器用于获取燃料电池运行状态参数,将状态参数模糊化,并运用预先设定的模糊控制规则库进行决策,高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器根据从高温燃料电池系统的热力学模型接收的实时信息,动态调整运行策略,优化系统的运行参数;

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,其特征在于:所述模糊化模块将输入变量和输出变量转换为模糊集合,其中模糊集合以语言术语“低”、“中”、“高”表示。

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,其特征在于:所述推理机制模块采用最小值法进行推理,所述解模糊化模块在解模糊过程中使用中心法来确定输出变量的最终值。

4.根据权利要求1-3任一所述的一种基于模糊逻辑的燃料电池控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述的一种基于模糊逻辑的燃料电池控制方法,其特征在于:所述步骤S3中精确控制信号被实时反馈给高温燃料电池系统的热力学模型,高温燃料电池系统的热力学模型根据新的精确控制信号参数进行模拟和计算,并修正产生的能量平衡偏差。

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【技术特征摘要】

1.一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,包括高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器,其特征在于:所述高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器用于获取燃料电池运行状态参数,将状态参数模糊化,并运用预先设定的模糊控制规则库进行决策,高温燃料电池系统的模糊逻辑控制器根据从高温燃料电池系统的热力学模型接收的实时信息,动态调整运行策略,优化系统的运行参数;

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊逻辑的燃料电池控制系统,其特征在于:所述模糊化模块将输入变量和输出变量转换为模糊集合,其中模糊集合以语言术语“低”、“中”、“高”表示。

【专利技术属性】
技术研发人员:代元军张旭李保华徐立军蒋甲丁
申请(专利权)人:上海电机学院
类型:发明
国别省市:

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