Per la selezione degli algoritmi di controllo del sistema di celle a combustibile nei veicoli a celle a combustibile a idrogeno, è fondamentale considerare i requisiti di controllo e il livello di implementazione. Un buon algoritmo di controllo consente un controllo preciso del sistema di celle a combustibile, eliminando gli errori in regime stazionario e ottenendo un controllo ad alta precisione. I ricercatori hanno esplorato diversi algoritmi di controllo per i sistemi di celle a combustibile, tra cui il controllo proporzionale-integrale, il controllo a feedback di stato, il controllo a feedback negativo predittivo segmentato, il controllo a feedforward non lineare e a feedback del regolatore quadratico lineare e il controllo predittivo generalizzato. Tuttavia, questi algoritmi di controllo non sono adatti ai veicoli a celle a combustibile a idrogeno a causa della non linearità e dell'incertezza dei parametri del sistema di celle a combustibile. Questi algoritmi presentano limitazioni, soprattutto in presenza di variazioni dinamiche del carico e dei parametri di sistema, con conseguenti prestazioni in anello chiuso inaccettabili.
Attualmente, l'algoritmo di controllo più adatto per i sistemi a celle a combustibile è il controllo fuzzy. Basandosi sul controllo fuzzy, i ricercatori hanno proposto un algoritmo di controllo più ragionevole chiamato controllo incrementale fuzzy a dominio variabile. Questo algoritmo mantiene i vantaggi del controllo fuzzy, come l'indipendenza da modelli precisi dell'oggetto controllato, la semplicità della struttura, la buona adattabilità e la robustezza. Inoltre, affronta i problemi di scarsa accuratezza in regime stazionario e di errori statici che possono sorgere nel controllo fuzzy. Utilizzando fattori di scala per espandere o contrarre il dominio fuzzy, l'algoritmo aumenta indirettamente il numero di regole di controllo, ottenendo errori in regime stazionario pari a zero e un controllo ad alta precisione. Inoltre, il sistema di controllo incrementale fuzzy a dominio variabile mostra una rapida risposta dinamica entro un ampio intervallo di errori, consentendo al sistema di evitare zone morte di regolazione entro piccoli intervalli di deviazione e migliorando ulteriormente le prestazioni dinamiche e statiche del sistema, nonché la sua robustezza.
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Non linearità e incertezza dei parametri del sistema di celle a combustibile
Sebbene i veicoli a celle a combustibile a idrogeno offrano vantaggi quali bassa rumorosità, elevata efficienza, buone prestazioni in termini di potenza e lunga autonomia con l'idrogeno come fonte di energia, molti processi di trasporto interno avvengono simultaneamente all'interno della cella a combustibile, tra cui il trasferimento di calore, il trasferimento di carica, l'emissione dei prodotti e l'erogazione dei gas di reazione. Di conseguenza, fattori come temperatura, umidità, flusso d'aria e corrente sono distribuiti in modo non uniforme lungo il campo di flusso dei reagenti. Ciò introduce non linearità e incertezza nel sistema a celle a combustibile e, se non adeguatamente controllati, possono avere effetti negativi sulle prestazioni e sullo stato di salute della cella a combustibile.
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Vantaggi del controllo incrementale fuzzy a dominio variabile
Il controllo incrementale fuzzy a dominio variabile è un'ottimizzazione basata sul controllo fuzzy. Non solo mantiene i vantaggi del controllo fuzzy, come l'indipendenza da modelli precisi dell'oggetto controllato, la semplicità della struttura, la buona adattabilità e l'elevata robustezza, ma affronta anche i potenziali problemi di scarsa accuratezza in stato stazionario e di errori statici nel controllo fuzzy. Utilizzando fattori di scala per espandere o contrarre il dominio fuzzy, le regole di controllo possono essere aumentate indirettamente, consentendo errori in stato stazionario pari a zero e un controllo ad alta precisione. Inoltre, la velocità di risposta dinamica del sistema di controllo incrementale fuzzy a dominio variabile è elevata entro un ampio intervallo di errori, consentendo al sistema di evitare zone morte di regolazione entro piccoli intervalli di deviazione e migliorando ulteriormente le prestazioni dinamiche e statiche del sistema, nonché la sua robustezza.
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Data di pubblicazione: 11-ott-2023
