直接甲醇燃料电池的建模与控制研究

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1、上海交通大学博士学位论文摘要直接甲醇燃料电池的建模与控制研究摘要燃料电池发电技术已被认为是继火力发电、水力发电、核能发电之后的第四大能量转化发电方式，是二十一世纪全新高效、节能、清洁的发电方式之一。直接甲醇燃料电池(DMFC)作为其中的一种，除了具有燃料电池的共性特点外，还具有室温快速启动、无腐蚀、装置轻便、机动性强、可靠性高等特点。此外，由于DMFC是直接采用甲醇作为燃料，而甲醇在室温下为液态，具有高能量密度，价格便宜，存储携带方便。与质子交换膜燃料电池(PEMFC)相比，DMFC不需要甲醇重整

2、机构，避免了系统整体效率的降低和结构的复杂化。应用领域非常广泛，主要集中在电子产品电源(手机、PDA、笔记本电脑等电源)，移动电源(通讯移动电源、作战武器电源、运输工具移动电源等)，分散电源(偏远地区小型分散电源、家庭不间断电源、KW级的固定发电装置)等领域。90年代初，由于Na60n的成功研制，DMFC电极性能得到了极大的提高，致使全球许多发达国家开始对DMFC的研究产生了积极的关注，并为此成立的一些研究机构，投入了大笔的资金。目前，DMFC已开始逐步走出实验室进入笔记本电脑、手机等便携式电源的

3、应用领域。本文课题源自于上海交通大学燃料电池研究所正在进行的DMFC单电池及电堆发电系统的研制，针对D砌FC的输出特性、模型、控制方面的问题进行了研究。本论文的主要工作包括：1．基于电池实验和输出特性数学模型模拟仿真这两种方法，本文定性地分析了影响DMFC输出性能的因素。DlⅢ’C输出性能是反映电池性能好坏的综合体现。论文将影响DMFC输出性能的因素分为两类，一类为运行参数，它包括DMFC运行的温度，阴阳极压力，反应物的湿度和流量等；另一类是材料和结构参数，包括元件材料、元件的结构尺寸及加工和DM

4、FC：的组装等。本文的重点是研究DMFC在运行过程中如何通过调节运行参数提高电池的输出特性。2．为了更深入地了解运行参数对DMF℃输出性能的影响，本文采用基于RoLS算法的ImF神经网络与相应的实验数据，分别建立不同工作温度、压力、甲醇浓度、甲醇流速、空气流速、阴极气体增湿温度等情况下的DMFc输出特性神经网络模型。该建模方法与传统的DMFC建模方法相比能够非常方便地实现多参数建模，并且模型结构简单，精度高。所建模型能够方便的应用于DMFC的系统控制中。3．基于所建立的电池输出特性经验机理模型，通

5、过实验和仿真分析，发现模型中一些系数上海交通大学博士学位论文摘要的取值对模型精度有较大影响。在模型预测中，这些系数都是取实验测定的经验值，因此很难较大范围地适应于电池实际运行条件，能够造成模型精度降低的问题。为了提高模型的预测精度，本文提出了采用遗传算法对模型中的系数进行辨识优化的思路，使D1Ⅲ℃输出特性经验机理模型的输出与电池实际的电压／电流密度响应之间的误差达到预定的精度要求。仿真和实验不仅证明了本文设计的遗传算法的有效性，同时也证实了采用遗传算法优化模型系数，提高模型精度的思路是正确的。4．

6、由于DMFC的工作温度对反应物质的传输特性、质子膜水合程度、催化剂反应活度等因素有重要的影响，而这些因素决定着电池的输出性能和使用寿命。因此，如何把温度控制在给定范围内，减小温度波动是提高DMFC输出性能的关键。本文首先采用基于粒子群优化算法的RBF神经网络辨识的方法建立了DMFC电堆的温度模型，然后基于该温度辨识模型，分别采用基于Rough集理论的自适应神经模糊控制和基于BP神经网络整定的PD控制这两种方法对影响温度的有效操作参数进行调整，目的使电池的工作温度保持在较佳的状态下。根据控制结果，本

7、文总结了这两种控制算法的优缺点，验证了所设计的基于Rough集理论的自适应神经模糊控制器性能优越。其次，在对DlⅢ：C电压控制方面，本文主要研究在电流产生了连续跳变的情况下，通过调整燃料流速，进而使电池的输出电压受电流跳变的影响达到最小，能够使电池运行在其期望值。对电压进行有效控制的最终目标依然是保证DMFC具有良好的输出特性，提高电池的使用寿命，防止电池损坏。由仿真和实验结果可知，基于Rou曲集理论的自适应神经模糊控制器，在电流连续阶跃跳变的情况下，依然能够使电池的输出电压平滑、迅速、稳定地到达

8、设定电压值，而且在控制过程中尽可能减少了电压的波动，控制器的性能良好。关键词：直接甲醇燃料电池，RBF神经网络，RoLS算法，遗传算法，粒子群算法、I渤曲集理论，自适应神经模糊控制，BP神经网络，PD控制Ⅱ上海交通大学博士学位论文ABSTRACTSTUDYoFMoDELINGANDCONTRoLFORDIRECTMETHLANoLFUELCELLABSTRACTFuelcellpowergeneration妣11llologyh勰beeIlcollSidered嬲oneoft11e