一种基于迭代学习的燃料电池排气过程阳极压力控制方法

• 摘要：

  本发明公开了一种基于迭代学习的燃料电池排气过程阳极压力控制方法,包括:初始化迭代控制参数至存储模块;获取被控对象在控制量序列下的输出;计算误差指标,评估控制效果;通过误差信息和迭代学习矩阵更新控制量序列;进入下一次排气过程,返回步骤2,重复执行步骤2至步骤5的过程.本发明方法以阳极入流气体质量流量为控制量,迭代更新控制量序列,控制排气过程阳极压力准确跟踪设定值,由于该方法为数据驱动、无模型控制,省去了对被控对象的建模工作,对于被控对象的参数摄动具备一定学习补偿能力,改善了系统控制品质,延长了质子交换膜燃料电池的使用寿命.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201810249546.9

• 申请日期：

  2018.03.26

• 公开/公告号：

  CN108428915A

• 公开/公告日：

  2018-08-21

• 发明人：

  沈炯 潘天尧 孙立

• 申请人：

  东南大学

• 主分类号：

  H01M8/04089(2016.01)I,H,H01,H01M,H01M8

• 分类号：

  H01M8/04089(2016.01)I,H,H01,H01M,H01M8,H01M8/04089

• 主权项：

  1.一种基于迭代学习的燃料电池排气过程阳极压力控制方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,选择阳极压力为排气过程被控量,阳极入流气体质量流量为排气过程控制量,初始化迭代学习控制相关参数至存储模块,所述初始化迭代学习控制相关参数包括初始化排气过程中阳极压力设定值序列yref、阳极入流气体质量流量初始控制量序列u0、迭代学习矩阵ΓP和ΓD,并置迭代变量k为初始值;步骤2,将存储模块中的控制量序列应用至质子交换膜燃料电池排气过程,获取第k次迭代后排气过程阳极压力的输出序列yk;步骤3,计算相应的误差指标,评估第k次迭代后控制量序列u_k对阳极压力的控制效果,包括计算阳极压力绝对误差序列e_k,误差微分序列和均方根误差RMSE_k,若均方根误差RMSE_k小于设定的均方根误差阈值RMSE_c,则不对控制量序列进行更新,取当前存储模块中的控制量序列为后续排气过程采用的控制量序列,转至步骤5,否则转至步骤4;步骤4,根据绝对误差序列和误差微分序列,利用迭代学习矩阵计算得新的控制量序列uk+1,更新存储模块中的控制量序列,同时更新迭代变量k＝k+1;步骤5,进入下一次排气过程,返回步骤2,重复执行步骤2至步骤5的过程.