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燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

2022-09-21张春雷董茂林张圣杰

东北大学学报(自然科学版) 2022年9期
关键词:模型系统

张春雷, 李 鹤, 董茂林, 张圣杰

(东北大学 机械工程与自动化学院, 辽宁 沈阳 110819)

当前全球环境污染和化石能源短缺问题愈发严峻,清洁新能源的开发与利用受全球瞩目[1],进而促进了氢燃料电池的研究与发展.聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)作为一种将氢气和氧气的化学能直接转化为电能的电化学装置,凭借运行温度低、功率密度高、效率高、耐腐蚀、噪声小及反应副产物无污染等优点,在新能源汽车和固定式发电领域展现出巨大潜力[2].为满足实际输出电压需求,通常要将多个PEMFC堆叠在一起组成电堆,并依靠各外围辅助子系统的协调配合为电堆提供燃料和氧化剂,以及必要的反应条件(温度、压力和流量等).目前,PEMFC系统的大规模商业化和广泛普及仍面临许多技术挑战.其中,空气供应子系统的控制策略是影响PEMFC系统输出性能和电堆使用寿命的重要因素[3].作为空气供应子系统的核心工作部件,空压机需在不同工况下向电堆阴极内注入适量空气.当外部负载发生瞬变时,如果因供气量不足而发生氧饥饿现象,则会导致电堆输出电压陡降,并使聚合物电解质膜表面产生局部热点甚至被烧毁.若补充过量空气,则会增加空压机的运行负荷,在电堆输出总功率无明显提升的情况下使寄生功率大幅增加,导致系统输出净功率降低.将进入电堆阴极内的氧气流量与电化学反应消耗的氧气流量之比(即过氧比)准确并快速控制在理想……

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