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 di stato stazionario e ottenendo un controllo di alta precisione. I ricercatori hanno esplorato vari algoritmi di controllo per i sistemi di celle a combustibile, tra cui il controllo proporzionale-integrale, il controllo con feedback di stato, il controllo con feedback negativo predittivo segmentato, il controllo con feedforward non lineare e con 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 a celle a combustibile. Questi algoritmi presentano limitazioni, soprattutto se confrontati con cambiamenti dinamici del carico e variazioni dei parametri di sistema, con conseguenti prestazioni a circuito chiuso inaccettabili.
Attualmente, l’algoritmo di controllo più adatto per i sistemi di 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 conserva i vantaggi del controllo fuzzy, come l'indipendenza da modelli precisi dell'oggetto controllato, semplicità della struttura, buona adattabilità e robustezza. Inoltre, risolve i problemi di scarsa precisione in stato stazionario e di errori statici che possono verificarsi 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 zero errori stazionari e un controllo ad alta precisione. Inoltre, il sistema di controllo incrementale fuzzy a dominio variabile mostra una risposta dinamica rapida 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 robustezza.
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Nonlinearità e incertezza dei parametri del sistema di celle a combustibile
Sebbene i veicoli a celle a combustibile a idrogeno presentino vantaggi quali bassa rumorosità, alta efficienza, buone prestazioni di potenza e lunga autonomia con gas idrogeno come fonte di energia, molti processi di trasporto interno avvengono simultaneamente all'interno della cella a combustibile, compreso il trasferimento di calore, il trasferimento di carica, il trasferimento del prodotto. emissione e fornitura di gas di reazione. Di conseguenza, fattori quali 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 di celle a combustibile e, se questi fattori non vengono 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 nel dominio variabile
Il controllo incrementale fuzzy del dominio variabile è un'ottimizzazione basata sul controllo fuzzy. Non solo conserva i vantaggi del controllo fuzzy, come l'indipendenza da modelli precisi dell'oggetto controllato, semplicità della struttura, buona adattabilità e forte robustezza, ma affronta anche i potenziali problemi di scarsa precisione in stato stazionario e errori statici nel controllo fuzzy. Utilizzando fattori di scala per espandere o contrarre il dominio fuzzy, le regole di controllo possono essere indirettamente aumentate, consentendo zero errori stazionari 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'ampia gamma 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 robustezza.
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Orario di pubblicazione: 11 ottobre 2023
