燃料電池システムの制御アルゴリズムの選択は、水素燃料電池自動車これは、車両の要件を満たすために達成される制御レベルを直接決定するためです。優れた制御アルゴリズムにより、水素燃料電池自動車の燃料電池システムの正確な制御が可能になり、定常状態の誤差を排除し、高精度の制御を維持することが可能になります。これまでの研究者は、比例積分制御、状態フィードバック制御、セグメント化予測負フィードバック制御、線形二次レギュレータフィードバック制御による非線形フィードフォワード、一般化予測制御など、燃料電池システムのさまざまな制御アルゴリズムを研究してきました。ただし、これらの制御アルゴリズムは、燃料電池システムの非線形性とパラメータの不確実性により制限が課せられるため、水素燃料電池自動車にはあまり適していません。特に、従来の制御アルゴリズムは、動的な負荷の変化やシステム パラメーターの変動に対処する場合、許容できない閉ループ パフォーマンスに直面します。現在、燃料電池システムにはファジィ制御の方が適していると考えられています。これに基づいて、研究者らは、可変領域ファジー増分制御として知られる、より合理的な制御アルゴリズムを提案しました。
01 燃料電池システムの非線形性とシステムパラメータの不確実性
それでも燃料電池自動車エネルギー源として水素を利用することは、低騒音、高効率、優れた動力性能、長い航続距離などの多くの利点をもたらしますが、燃料電池内では熱伝達、電荷伝達、生成物の排出、燃料電池内での内部輸送プロセスが同時に発生します。反応ガスの供給。反応物流れ場に沿った温度、湿度、空気流、電流などの内部要因の不均一な分布により、燃料電池システムに非線形性と不確実性が生じます。これらの要因を適切に制御できないと、燃料電池の性能や健康状態に悪影響を及ぼす可能性があります。
02 変数ユニバースによるファジィインクリメンタル制御のメリット
可変領域ファジィインクリメンタル制御は、ファジィ制御に基づく最適化です。制御対象の正確なモデルに依存しない、単純な構造、優れた適応性、強いロバスト性など、ファジィ制御の利点を保持しています。さらに、ファジィ制御が示す可能性のある低い定常状態精度と静的誤差の問題にも対処します。スケーリングファクタを利用してファジィ領域を縮小・拡大することで、間接的に制御ルールの数を増やし、エラーのない高精度な制御を実現します。さらに、可変領域ファジー制御システムの動的応答速度は、大きな誤差範囲内で高速であるため、システムは小さな偏差範囲内で調整不感帯を回避でき、システムの動的および静的性能とロバスト性がさらに向上します。
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01燃料電池システムの非線形性とシステムパラメータの不確実性
投稿時刻: 2024 年 1 月 5 日
