Per la selezione degli algoritmi di controllo dei sistemi a 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 a celle a combustibile, eliminando gli errori a regime e raggiungendo un controllo ad alta precisione. I ricercatori hanno esplorato diversi algoritmi di controllo per i sistemi a celle a combustibile, tra cui il controllo proporzionale-integrale, il controllo a retroazione di stato, il controllo a retroazione negativa predittiva segmentata, il controllo a feedforward non lineare e a retroazione del regolatore lineare quadratico, 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. Questi algoritmi presentano delle limitazioni, soprattutto in presenza di variazioni dinamiche del carico e dei parametri di sistema, che si traducono in prestazioni a ciclo chiuso inaccettabili.
Attualmente, l'algoritmo di controllo più adatto per i sistemi a celle a combustibile è il controllo fuzzy. Partendo dal controllo fuzzy, i ricercatori hanno proposto un algoritmo di controllo più razionale chiamato controllo incrementale fuzzy a dominio variabile. Questo algoritmo conserva 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 precisione a regime e di errori statici che possono presentarsi 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 a regime nulli e un controllo ad alta precisione. Inoltre, il sistema di controllo incrementale fuzzy a dominio variabile presenta una risposta dinamica rapida all'interno di 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 a celle a combustibile
Sebbene i veicoli a celle a combustibile a idrogeno presentino vantaggi quali bassa rumorosità, elevata efficienza, buone prestazioni e lunga autonomia, all'interno della cella a combustibile si verificano simultaneamente numerosi processi di trasporto, tra cui il trasferimento di calore, il trasferimento di carica, l'emissione di prodotti e l'apporto di 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 della cella a combustibile e, se questi fattori non vengono controllati correttamente, possono avere effetti negativi sulle prestazioni e sullo stato di salute della cella stessa.
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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 conserva i vantaggi del controllo fuzzy, come l'indipendenza da modelli precisi dell'oggetto controllato, la semplicità di struttura, la buona adattabilità e la forte robustezza, ma affronta anche i potenziali problemi di scarsa precisione a regime e di errori statici tipici del controllo fuzzy. Utilizzando fattori di scala per espandere o contrarre il dominio fuzzy, le regole di controllo possono essere indirettamente aumentate, consentendo di ottenere errori a regime nulli e un controllo ad alta precisione. Inoltre, la velocità di risposta dinamica del sistema di controllo incrementale fuzzy a dominio variabile è elevata in un ampio intervallo di errori, permettendo 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 ottobre 2023
