【自动化】燃料电池单片内阻在线测试与pem含水量软测量研究

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1、燃料电池单片内阻在线测试与PEM含水量软测量研究舒芝锋武汉理工大学（申请工学硕士学位论文）燃料电池单片内阻在线测试与PEM含水量软测量研究培养单位：自动化学院学科专业：控制理论与控制工程研    究   生 ：舒芝锋指导老师：陈启宏教授2008年4月分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目燃料电池单片内阻在线测试与PEM含水量软测量研究英文Researchononlinemonitoringsystemofeachfuel题目cellresistanceandsoft-sensingthePEMwatercontent研究生姓名舒芝锋指导教师姓名陈启宏职称教授学位博士单位名称自动

2、化学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称控制理论与控制工程论文提交日期2008年4月论文答辩日期2008年5月7日学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2008年4月摘要燃料电池是一种最具潜力的绿色发电装置，是当前新能源领域的研究热点。燃料电池堆通常由多个单片电池串联组成，在运行过程中，单片电池的异常会影响整个电堆的性能与安全，为了评估各单片电池性能并及时发现异常的单片电池，必须实时监测各单片电池内阻与电压。质子交换膜（PEM）燃料电池的欧姆内阻在很大程度上是由PEM含水量决定的，从而影响燃料电池的发电效率。针对以上问题，本文开展燃料电池堆单片电池内阻与电压

3、在线测试系统设计与电堆PEM平均含水量软测量研究。主要研究内容如下:首先阐述了单片燃料电池的实验模型和等效电路模型，分析了PEM燃料电池内阻的组成部分及特点，比较了目前国内外燃料电池内阻测试法的优缺点，并基于交流阻抗法提出了燃料电池堆单片内阻在线测试系统的总体方案。在系统总体方案的基础上，进行了以高性能的DSP为核心的系统硬件平台设计，具体设计了高精度的信号检测与处理电路、AD转换电路、SCI通信扩展电路、CAN通信电路等，并详细分析了各电路的设计原理及参数选择依据。在对系统软件进行需求分析的基础上，对软件功能模块进行了划分，基于DSP软件开发平台CCS设计了系统初始化程序、AD转换程

4、序、中断程序等子程序，制定了具体的SCI和CAN通信应用层协议。同时运用VB设计了功能完善的上位机软件。针对PEM含水量不易直接测量的问题，分析单片电池PEM含水量与其欧姆内阻的机理关系，提出了基于RBF神经网络的电堆PEM平均含水量软测量方法，研究了软测量模型中辅助变量选取和数据预处理的方法，对RBF网络软测量模型进行了仿真实验验证，仿真结果表明：本文建立的RBF网络软测量模型能较好地预测电堆PEM平均含水量。整个系统电路简洁、清晰，可靠性高，测量精度高、速度快，较好地实现了对小型燃料电池堆各单片电池内阻与电压实时高精度监测。关键词：单片燃料电池，欧姆内阻，在线测试，PEM含水量，软

5、测量AbstractKeywords:singlefuelcell,ohmicresistance,onlinemonitoring,PEMwatercontent,soft-sensing目录第1章绪论11.1引言11.2课题研究意义21.3国内外研究现状31.4主要研究内容6第2章燃料电池单片内阻在线测试系统方案设计72.1燃料电池概述72.2PEM燃料电池实验模型72.3PEM燃料电池等效电路92.4燃料电池单片内阻在线测试系统总体方案92.5本章小结12第3章燃料电池单片内阻在线测试系统硬件设计133.1CPU模块133.1.1TMS320LF2407A的最小系统设计143.1

6、.2外部存储器扩展153.2交直流叠加电压与电流实时采集模块163.2.1单电池端电压采集电路设计173.2.2电流采集电路设计183.2.3交直流分离电路设计193.3真有效值测量电路223.4相位差检测电路233.5温度测量单元253.6AD转换单元设计283.6.1AD转换芯片的选择283.6.2AD与DSP接口设计293.7通信接口电路设计303.7.1SCI通信接口扩展设计303.7.2CAN接口电路设计313.8硬件抗干扰措施333.9本章小结34第4章燃料电池单片内阻在线测试系统软件设计354.1TMS320LF2407ADSP软件开发354.1.1DSP集成开发环境CC

7、S简介354.1.2TMS320LF2407A的软件开发流程354.2下位机软件设计374.2.1系统初始化程序394.2.2AD转换程序设计394.2.3中断程序设计414.2.4SCI应用层协议及其程序设计424.2.5CAN总线应用层协议及其程序设计444.3上位机系统软件设计444.4本章小结45第5章燃料电池堆PEM含水量软测量研究465.1软测量技术概述465.1.1软测量的基本框架475.1.2软测量建模方法475.2基于人工神经