PEMFC的模糊辨识和非线性预测控制

模糊系统的辨识与自适应控制在现代控制理论研究中，模糊控制是一种重要的控制方法。

模糊控制是对非线性系统的一种解决方案，这种控制方法利用模糊逻辑来处理不确定性和信息丢失问题，从而提高了控制的效率和精度，因此在自适应控制中得到了广泛的应用。

一、模糊系统辨识模糊系统辨识是指对模糊控制系统进行参数辨识和模型识别，目的是为了找到最佳的控制方案。

模糊系统的辨识过程也是确定模糊控制系统结构和参数的过程。

模糊控制系统需要依赖于模糊规则库和隶属函数来完成参数辨识和模型识别。

模糊规则库是一个包含了各种规则的数据库，其中每个规则由一组条件和一组相应的控制动作组成。

隶属函数用来描述输入变量和输出变量之间的映射关系。

在模糊系统辨识的过程中，需要收集大量的数据来分析和处理，以便从中提取有用的信息。

这里的数据包括输入数据和输出数据，输入数据包括控制输入和环境输入，输出数据包括控制输出和系统响应。

通过对这些数据进行分析、模型识别和参数辨识，可以得到一个模糊控制系统的模型，并对其进行优化调整，以使其更好地适应所需的控制任务。

二、自适应控制模糊系统的自适应控制是利用模糊控制系统的动态特性，不断根据控制系统的变化自动调整控制参数，以达到最优的控制效果。

因此，自适应控制算法是一种重要的控制算法，它可以自动调整控制参数以快速响应外部变化。

自适应控制有多种方法，包括自适应模糊控制、自适应神经网络控制、自适应PID控制、自适应模型预测控制等。

其中，自适应模糊控制是一种广泛应用的控制方法，它可以自动调整模糊规则库、隶属函数以及控制输出，以适应不同的控制任务和环境条件。

三、结论总之，在现代控制领域中，模糊控制方法是一种重要的控制方法之一，具有较高的鲁棒性和鲁棒性。

模糊控制方法除了能够处理非线性系统，还可以处理模糊系统，因此在实际控制中被广泛应用。

模糊系统的辨识和自适应控制是模糊控制方法的两个基本方面，它们为模糊控制的优化和应用提供了基础和保障。

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨1　引言传统能源为全球带来了巨大便利的同时也带来了相应的负面影响，氢能作为一种清洁、高效的新型能源，受到了全世界关注。

PEMFC系统故障会引起系统性能衰减甚至缩短其寿命，为了检测和隔离故障，PEMFC系统的在线故障诊断成为了亟待解决的问题。

2　PEMFC系统及故障分析2.1　PEMFC系统构成PEMFC系统是一种电化学能量转换装置，可以将氢气和氧气的化学能转化为电能，反应产物为水[1]。

PEMFC系统一般由燃料电池模块、氢气供给系统、空气供给系统、热管理系统和控制系统等组成，系统结构框图如图1。

燃料电池模块中燃料电池堆由多节单体串联而成，是进行电化学反应的场所；氢气供给系统的功能是为燃料电池堆阳极提供氢气，并保证足够的流量和压力；空气供给系统的功能是为燃料电池堆的阴极提供空气，并保证足够的流量和压力以及适宜的湿度；热管理系统的功能主要是调节燃料电池堆的温度，使其维持在合适的范围内[2]。

质子交换膜燃料电池系统远程状态监控和故障诊断综述赵越　张国庆　苗盼盼潍柴巴拉德氢能科技有限公司　山东省潍坊市　261061摘 要：质子交换膜燃料电池（PEMFC）由于其零排放、可再生和高效率等优势，被认为是下一代能源的最佳选择，但该系统目前还存在可靠性差、寿命短等多种问题急需解决。

本文在分析PEMFC系统构成、故障特性、故障分类和故障机理的基础上，对PEMFC系统远程状态监控研究进展进行分析，分别介绍了两种远程监控架构。

又对PEMFC系统故障诊断研究进展进行综述，探讨基于当前研究进展更适合PEMFC在线故障诊断的方法为基于数据驱动诊断方法。

最后提出了PEMFC系统在远程状态监控和在线故障诊断的发展趋势及展望，期望为后续研究及商业化应用提供参考。

关键词：质子交换膜燃料电池　远程状态监控　故障诊断　数据驱动A Review on Remote Condition Monitoring and Fault Diagnosis for Proton Exchange Membrane Fuel Cell SystemsZhao Yue　Zhang Guoqing　Miao PanpanAbstract： P roton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is considered as the best choice for the next generation of energy due to its advantages of zero emission, renewable energy and high effi ciency. but there ar e still bottlenecks such as poor reliability and short life. Based on analyzing the composition, fault characteristics, fault classifi cation and failure mechanism of PEMFC systems. this paper analyzes the research progress of remote condition monitoring of PEMFC systems, and introduces two architectures of remote condition monitoring .This paper summarizes the research progress of fault diagnosis in PEMFC systems, discusses the data-driven diagnosis method which is more suitable for online fault diagnosis of PEMFC systems. Finally, the development trend and prospect of PEMFC system in remote condition monitoring, online fault diagnosis are proposed, hoping to provide reference for the follow-up research and commercial application.Key words：Proton Exchange Membrane Fuel Cell; Remote Condition Monitoring; Fault Diagnosis; Data-driven图1　PEMFC系统构框图燃料电池散热系统氢气源高压供电空气源辅机冷却系统PEMFC系统边界氢气供给系统热管理系统含水泵、加热器等燃料电池模块支架、管路及线束系统内原件的集成支架、连接管路、供电和通讯线束控制系统水路气路电路低压供电排气系统负载含控制器、传感器含集成外壳、电堆、通风装置等氧气供给系统含空压机、中冷器、增湿器等含压力流量调节、安全泄压、氢气循环装置等22AUTO TIMEAUTO TIME23FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨时代汽车 2.2　PEMFC 故障分析PEMFC 系统是一个多输入多输出的非线性强耦合系统，其故障原因是多方面的，故障分析时除了考虑核心部件特性外，还需要考虑使用环境、人为、电气以及控制策略匹配程度等因素[3]。

基于变论域模糊增量理论的质子交换膜燃料电池温度控制谢雨岑;邹见效;彭超【摘要】质子交换膜燃料电池(PEMFC)内部的电化学反应过程直接表现为温度的变化,所以有效的温度控制是保证燃料电池可靠性和耐久性的关键.本文将模糊增量控制用于PEMFC热管理系统中,将PEMFC的温度和电堆出入口温度差保持在设定值.首先,建立PEMFC热管理系统的动态模型,包括PEMFC电堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于建立的系统模型,设计了一种变论域的模糊增量控制器.该控制器通过伸缩因子来动态调节模糊控制器中的量化因子和比例因子,实现对模糊论域的调节,从而提高控制的灵敏性和精确度.最后,将该温度控制方法用于10 kW燃料电池系统中,实验结果表明变论域模糊增量控制器相比于其他模糊控制方法,不仅具有更快的动态响应速度,还具有更强的鲁棒性和更高的控制精度.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2019(036)003【总页数】8页(P428-435)【关键词】燃料电池;动态模型;温度控制;变论域模糊增量控制【作者】谢雨岑;邹见效;彭超【作者单位】电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731;电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731;电子科技大学自动化工程学院,四川成都611731【正文语种】中文1 引言燃料电池是一种直接将化学能转换为电能的装置,由于其清洁、无污染、能量效率高,被认为是新能源应用的重要方向[1–2].在众多燃料电池中,质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)以其工作温度低、结构紧凑、比能量高等突出特点,被认为是具有发展潜力的能源技术[3–4].近年来,PEMFC已被应用于分布式电站、备用电源、电动汽车等领域,成为了新能源领域的研究热点[5].实际应用中PEMFC存在负载动态变化、系统扰动等情况,由此引起的温度变化会影响其输出性能和使用寿命.因此,有效的热管理是保证燃料电池高性能、长寿命运行的关键.将PEMFC工作温度控制在设定值,避免过高温度造成质子交换膜的降解,较低温度导致电池性能的衰减[6].此外,考虑到燃料电池内温度分布的均匀性,避免燃料电池堆出入口温差过大对电堆性能的影响,还需要将PEMFC电堆出入口温差控制在一定的范围内[7].目前,已有学者对燃料电池的温度控制开展了研究,提出了一些控制方法,如比例积分(proportional integral,PI)控制[8]、状态反馈控制[9]、分段预测负反馈控制[10]、非线性前馈与线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)反馈控制[11]、广义预测控制[12]等.然而,燃料电池系统固有的非线性以及模型参数的不确定性,使这些控制方法存在局限性.特别是,当负载动态变化和系统参数摄动时,常规的控制策略会造成不可接受的闭环性能.模糊控制是一种基于语言规则的智能控制,它不依赖于精确的被控对象模型,具有结构简单、适应性好、鲁棒性强等优点,近年来被应用于燃料电池热管理系统中[13–14].然而现有的模糊温度控制器还存在一些不足.文献[13]中模糊控制器考虑了外部扰动,却未解决模糊控制器稳态精度较差的问题.文献[14]中增量型模糊控制器可以消除静态误差,但其控制精度却受控制规则数目的限制.所以,本文针对现有模糊控制器存在的不足,设计了变论域模糊增量控制器来实现燃料电池温度的无静差、高精度控制.将模糊增量控制器作为基本控制器,用来消除静差,实现温度的渐进稳定控制[15–16].在控制规则有限的情况下,通过伸缩因子对模糊论域进行收缩或膨胀,间接增加了控制规则数,从而达到提高控制精度的目的.此外,变论域模糊控制还可以加快系统在大误差范围时的动态响应速度,避免系统陷入小偏差范围内的调节死区,进一步提高控制系统的动静态性能和鲁棒性.本文提出了一种变论域模糊增量控制方法用于燃料电池的热管理系统中.首先,介绍PEMFC热管理系统,并在Simulink平台上建立简化的燃料电池热管理系统的动态模型,包括电池堆模型和辅助散热设备模型.然后,基于控制规则设计变论域的模糊增量控制器用于PEMFC温度和电堆出入口温差控制.最后,对设计的模糊控制器进行实验验证,并与其他模糊增量控制器进行性能比较.2 热管理系统描述PEMFC热管理系统结构如图1所示,该系统是由PEM燃料电池堆、水泵、带风扇的散热器、水箱以及相应的管道组成的.考虑到燃料电池堆内冷却水压的限制,将热管理系统中散热器置于电堆入口处,水泵置于电堆和散热器之间,从而避免电堆内水压过高而损坏燃料电池.图1 PEMFC热管理系统结构图Fig.1 The structure diagram of the PEMFC thermal management system在PEMFC电堆运行过程中,水泵驱动管道内的冷却水循环,使燃料电池堆内的温度分布趋于平衡,并将PEMFC电化学反应产生的热量从电堆内部带出到散热器处;散热风扇强制空气对流,从而将系统内多余的热量散出[17].由于电堆内水压的限制,系统中冷却水流速是有限的,冷却水流速的变化对PEMFC温度的影响也是有限的,所以散热器是PEMFC热管理系统的主要散热方式.本文中将冷却水流速和散热器处的空气流量作为控制量,通过调节冷却水流速来控制电堆出入口冷却水的温度差,通过调节散热器处的空气流量实现对PEMFC温度的控制.3 热管理系统模型为了简化热管理系统模型,忽略整个系统的热辐射和管道的散热,并假设每个子系统中冷却水温度是均匀的,则每个子系统的温度均可以采用集总参数法来表示.由于PEMFC电堆的热容很大,将电堆出口处冷却水温度近似为PEMFC电堆温度[14],将电堆出入口冷却水的温度差作为电堆温差[7].3.1 PEMFC电堆模型根据能量守恒定律建立PEMFC电堆的动态热模型,其能量组分包括:电化学反应的总功率tot,负载消耗的电功率Pst,阴阳极气体带入/带出的热功率gas,冷却水带走的热功率cl,以及电堆向外辐射的热功率amb[14].式中:mst是PEMFC电堆的质量,Cpst是电堆的比热容.电化学反应产生的总功率Pst可以表示为电池节数n,电堆电流Ist,法拉第常数F,以及氢的燃烧焓∆H的函数:PEMFC电堆的输出功率Pst是电堆电压Vst和电堆电流Ist的乘积.其中电堆电压可以由文献[18]中的电化学模型得到冷却水带走的热量表示如下:式中:Wcl是冷却水的质量流速,Cpcl是冷却水的比热容,Tst,in是电堆入口冷却水的温度,Tst是电堆出口冷却水温度,即电堆温度.循环冷却水是整个PEMFC系统主要的散热方式,约90%的余热是通过冷水排出的[8].因此,本文忽略系统热辐射amb和由气体带走的热量gas.3.2 水箱模型水箱在PEMFC热管理系统中用作存储冷却水的容器,进入水箱的冷却水温度被认为是PEMFC电堆温度Tst,将水箱出口的冷却水温度视为水箱温度Trv.式中:mrv是水箱的质量,Cprv是水箱的比热容,hrv是水箱自然热传导系数,Tamb 是环境温度.3.3 散热器模型散热器是PEMFC热管理系统中重要的散热部件,它通过风扇将电化学反应产生的大量热量散到周围环境中,其主要的热量交换包括:冷却水与散热器之间的热量交换,以及换热器与环境之间的热量交换.将进入散热器的冷却水温度看作是水箱的温度,将散热器出口的冷却水温度视为散热器温度[11],散热器模型可以表示为式中:Wair是空气的质量流速,Cpair是空气的比热容.散热器出口的空气温度Tra,air等于散热器出入口冷却水温度的平均值[18].4 变论域模糊增量控制器设计PEMFC是一个非线性、时变性、强耦合的复杂动态系统,其运行过程中存在大量随机干扰,例如负载电流、气体流量、气体压强、环境条件等,难以建立精确的热模型[1].模糊控制器不依赖于精确的被控对象模型,具有鲁棒性强、易于实现等优点,适用于PEMFC的热管理.本文基于模糊控制理论提出了一种变论域模糊增量控制器,用于将PEMFC电堆的工作温度稳定在340 K,将电堆出入口温度差稳定在6 K.该控制器可以看成是由伸缩因子模糊调整器和模糊增量控制器组成的,其基本原理如图2所示.增量型模糊控制器相当于PI控制器,可以消除常见模糊控制器存在的静态误差和振荡[16];变论域模糊控制器,通过对伸缩因子的调整来调节模糊控制器的论域,可以克服常见模糊控制规则有限和无积分环节等缺点[19].变论域模糊增量控制器兼具两种控制器的优点,可以实现对电堆温度、电堆出入口温度差的无静差[16]高精度控制.现以PEMFC 温度控制器为例说明变论域模糊增量控制器的设计过程.图2 变论域模糊增量控制器基本原理图Fig.2 The structure diagram of fuzzy incremental controller based on variable universe4.1 模糊增量控制器设计模糊增量控制器的两个输入量分别是:设定温度值与实际温度之间的误差e(k)=Tref(k)−T(k),误差变化率首先,通过数字采样(采样时间为Ts)获得精确的PEMFC电堆温度误差及误差变化率,将其分别通过量化因Ke,Kec转换为模糊语言值;再根据语言控制规则进行模糊推理,将控制量的模糊取值转换为精确的物理控制量,即散热器处的空气流量变化率∆u(k);最后,增量式模糊控制器的输出为散热器处的空气流量u(k)=u(k−1)+∆u(k).当PEMFC电堆温度高于设定值时,增加散热量以便将电池内更多的热量散出;反之,则要减小散热量.传统的PI控制器可以采用如下表示,其中Kp,Ki分别是比例系数和积分系数:对式(7)两边取采样时间的倒数,即有而增量式模糊控制器的输出为因此,增量式模糊控制器可以看作是一个PI控制器,当误差e(k)等于0时,控制量u(k)将不再变化.相比于一般模糊控制器,增量式模糊控制器可以改善控制器稳态精度.对模糊增量控制器的语言变量论域进行有效的划分,并设计合理的模糊控制规则.本文中控制器的输入量温度误差e(k)和温度误差变化率ec(k),输出量空气流量变化率∆u(k)的模糊论域范围均被设定为[−6,6].且模糊论域均被划分为7个模糊子集{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别表示为{负大,负中,负小,零,正小,正中,正大}[14].其中,考虑计算量和调整的方便性,这7个模糊子集的隶属度函数均采用三角型.为提高模糊控制器的控制性能,在[−6,6]的模糊论域内采用非均匀分布的隶属度函数,具体的隶属度函数曲线如图3所示.图3 e,ec和∆u的隶属度函数Fig.3 The membership degree functionofe,ecand∆u模糊控制规则是模糊控制器设计的重要部分,本文根据控制过程经验,按照AND–OR的逻辑推理,得到49条具有if-then表达形式的模糊规则,具体的模糊规则表[20]如表1所示.其中,当温度误差为负小或为零,且温度上升较快即负大或负中时,需要适当增大散热量;当温度误差为负大或负中,且温度下降很快即正大或正中时,不需调整散热;当温度误差为正大或正中时,且温度变化速率为零或正小时,需要减小散热. 表1 温度控制器的模糊规则表Table 1 Fuzzy control rules of temperature controller∆e e NBNMNSZO PS PM PB NBPBPB PB PB PM ZO ZO NMPBPB PB PB PM ZO ZO NSPMPM PM PM ZO NS NS ZOPMPMPS ZONSNMNM PS PSPS ZONMNMNMNM PMZOZONMNBNBNB NB PB ZOZONMNBNBNB NB由模糊控制规则完成模糊推理后,需要将获得的模糊集合转换成相应的能直接用于控制的精确输出量.本文采用计算方便且具有较高精度的重心法进行解模糊化,得到模糊控制器的精确控制量.4.2 变论域模糊控制设计由于常规模糊控制器的模糊论域是固定的,当被控对象存在不确定因素时,不能很好地适应情况的变化,难以获得预期的控制效果.变论域模糊控制器,根据实际控制误差,采用伸缩因子来调节模糊论域的范围,即误差变小时收缩论域,误差增大时扩大论域[19],实现了控制器的动态调节,具有更高的控制精度.变论域控制的关键在于确定适当的伸缩因子.基于函数模型的伸缩因子虽然构造简单,但控制效果受函数模型及其参数的影响,且单一模型形式难以精确表述论域的伸缩变化.而基于模糊推理的伸缩因子模型满足伸缩因子的对偶性、避零性、单调性、协调性和正规性[21],可以避免对伸缩因子函数模型及其参数的选择[22],且用模糊规则来表述论域伸缩变化规律可以实现对模糊论域的在线自动调整.因此,本文采用模糊推理来设计变论域控制器.本文设计的伸缩因子调整器是一个二维三输出的模糊控制器,输入为PEMFC温度误差e(k)和温度误差变化率ec(k),输出为温度误差论域的伸缩因子α1,误差变化率论域的伸缩因子α2和输出论域的伸缩因子β.将模糊控制器中温度误差e(k)和温度误差变化率e(kc)的量化因子Ke,Kec分别除以对应的伸缩因子α1,α2,将比例因子K∆u乘以相应的伸缩因子β,即可实现模糊控制器论域的收缩与膨胀[23].变论域模糊控制器的设计过程与模糊增量控制器一致,包括模糊化,模糊推理,模糊抉择和去模糊化.由于变论域模糊控制器的输入量与模糊增量控制器的一致,所以其输入量e(k)和ec(k)的模糊化、各变量的语言取值及其隶属函数的设定与模糊增量控制器相同,如图3所示.考虑伸缩因子的避零性和单调性,输出量伸缩因子α1和α2的模糊论域均被划分为4个模糊子集{B,M,S,Z},其峰值点对应的横坐标取值为{1,0.75,0.5,0.25},采用均匀分布的三角形隶属度函数,如图4所示;伸缩因子β的模糊论域被划分为4个模糊子集{B,M,S,Z},其峰值点对应的横坐标取值为{1,0.8333,0.6667,0.5},采用均匀分布的三角形隶属度函数,如图5所示.由图4和图5可以看出,不论伸缩因子如何变化,模糊控制器的论域始终不会超出初始论域范围[−6,6],即满足伸缩因子的协调性.图4 α1和α2的隶属度函数Fig.4 The membership degree functionofα1andα2图5 β的隶属度函数Fig.5 The membership degree function ofβ基于变论域理论,根据参考文献[21],可以得到伸缩因子α1,α2和β各自的模糊控制规则表.本文将3个伸缩因子的模糊控制规则表合并为一张,如表2所示.3个伸缩因子的模糊控制规则表均按照AND–OR的逻辑推理,且都含有49条具有if-then表达形式的模糊规则.具体的,当e(k)和ec(k)为PS,ZO或NS时,缩小伸缩因子α1和α2(即增大量化因子Ke和Kec),可以使模糊论域被映射到更大论域中,相当于间接增加了控制规则的数量,不仅提高了控制灵敏度及稳态精度,还可以提高响应速度.由表2可以看出基于模糊推理的伸缩因子满足对偶性和正规性.表2 伸缩因子α1,α2和β的模糊控制规则表Table 2 Fuzzy control rules of contraction-expansion factors∆e e NB NM NS ZO PS PM PB NB B/B/BB/B/B M/M/B M/M/M M/M/M B/B/M B/B/B NM B/B/M M/B/B M/M/MS/S/M M/M/S M/B/M B/B/M NS M/M/S S/S/M S/S/S Z/Z/S S/S/Z S/S/SM/M/S ZO S/M/Z S/S/S Z/Z/S Z/Z/Z Z/Z/Z S/S/Z S/M/S PS M/M/S S/S/M Z/Z/S Z/Z/Z S/S/Z S/S/S M/M/S PM B/B/M M/B/B M/M/M S/S/M M/M/S M/B/M B/B/M PB B/B/B B/B/B M/M/B M/M/M M/M/M B/B/M B/B/B模糊推理后需要选择适合的模糊判决方法进行解模糊化.重心法是基于模糊输出的标准权值分布进行估计输出的,可以产生平滑的输出曲面,具有较高的控制精度和计算方便性,因此变论域模糊控制器采用重心法进行解模糊化.4.3 控制器参数设计质子交换膜燃料电池是一个非线性、强耦合的复杂系统.电堆出入口温度差由冷却水流量来调节,电堆温度则受冷却水流量和散热空气流量的影响,所以燃料电池温度和电堆出入口温度差的调节容易出现耦合现象,导致调节时间变长.文献[8]提出,反馈回路设置不同的时间常数可以减少控制量之间的耦合性.本文将PEMFC电堆温度和出入口温度差的采样周期分别设为1 s和0.5 s,以此来最小化控制变量Tst和∆Tst之间的耦合关系.通过设计PEMFC温度控制器和温差控制器实现将电堆温度维持在340 K,将电堆出入口温差维持在6 K的控制目标.通常,燃料电池的运行温度一般在320～360 K之间,而本文的目标工作温度为340 K,由此得到温度控制器中温度误差e(k)的物理论域为[−20,20]K,量化因子Ke为0.3.通过电流阶跃实验得到PEMFC电堆温度的最大误差变化率为0.126 K/s,则ec(k)的物理论域为[−0.126,0.126]K/s,量化因子Kec为47.6.在燃料电池出入口温差控制中,目标温度差为6 K,设该控制器中的误差e(k)的范围为[−3,3]K,则量化因子Ke为2.通过电流阶跃实验得到燃料电池温度差的最大误差变化率ec(k)为0.052 K/s,则该控制器中的ec(k)物理论域为[−0.052,0.052]K/s,量化因子Kec为115.4.5 实验仿真与比较为了验证所设计的变论域模糊增量控制器的性能,在Simulink软件搭建了PEMFC 的热管理系统模型,并设计了两组仿真实验:一组用于研究所设计的控制器在负载电流扰动下的控制性能,另一组用于研究所设计控制器在PEMFC模型参数变化下的控制性能.此外,在本仿真算例中将模糊增量控制器,带积分的模糊增量控制器[16]作为对比方法,研究模糊增量控制在PEMFC热管理系统中的应用,并说明变论域模糊增量控制器的有效性.仿真模型中,PEMFC电堆是由126个单电池串联而成的10 kW水冷型电堆,且单电池的活化面积为232 cm2,电堆的热容mstCpst=72 kJ/K,水箱的热容为mrvCprv=9 kJ/K[14].为简化PEMFC的控制,假设膜的水含量λm为14,并保证阴阳极供气系统的稳定,阳极压强为2.9 atm,氢气过量比为1.5,阴极压强为3 atm,氧气过量比为2.5.1 电流扰动下的性能比较在PEMFC运用中,负载电流的变化会影响燃料电池内的电化学反应,从而影响PEMFC电堆温度和温差的变化.为研究所设计的模糊增量控制器的抗扰动能力,将负载电流的阶跃变化曲线作为外部扰动(如图6所示).图6 负载电流测试信号Fig.6 Load current test signal在模糊增量控制器的作用下,通过实时调节散热量来控制PEMFC的温度,调节冷却水流速来控制电堆的温差,相应的散热器处的风速如图7所示,冷却水流量如图8所示.由此可以得到模糊增量控制器作用下PEMFC电堆温度变化曲线(如图9所示)和PEMFC电堆出入口温差曲线(如图10所示).通过图9和图10可以看出,当负载电流阶跃变化时,三类模糊增量控制器均可以将PEMFC温度维持在340 K,且将PEMFC电堆出入口温差维持在6 K,调节时间不超过500 s.带积分的模糊增量控制器[14]通过增加积分器来消除静差,积分系数越大,系统响应得越快,但会存在超调.变论域的模糊增量控制器的控制效果明显优于另两种模糊增量控制器,在其控制作用下PEMFC温度和温差的变化范围均小于1 K,且当系统稳定后无静态误差.除更高的控制精度外,变论域的模糊增量控制器具有更快的动态响应速度,相比于一般模糊增量控制器调节时间缩短100 s,相比于带积分模糊增量控制器调节时间最少缩短50 s.图7 负载电流扰动下散热器风量Fig.7 Air flow rate under disturbance of load current图8 负载电流扰动下冷却水流量Fig.8 Cooling water flow rate under disturbance of load current图9 负载电流扰动下的温度曲线Fig.9 Temperature curve under disturbance of load current图10 负载电流扰动下的温差曲线Fig.10 Temperature difference curve under disturbance of load current5.2 参数变化下的性能比较PEMFC是一个非线性、时变性的复杂动态系统,模型参数存在由于环境因素和系统非线性特性引起的摄动,所以设计的温度控制器应具有良好的鲁棒性.为了研究所设计的模糊增量控制器在PEMFC模型参数变化下的控制性能,将电堆电流稳定在120 A,设定测试信号为:在1000 s时质子交换膜中的水含量由10阶跃到18[24];在2000 s到2080 s时环境温度由298 K变为302 K;在3000 s时PEMFC电堆入口冷却水温度由334 K变为334.5 K;在4000 s时电堆阴极压强由3 atm阶跃到5 atm.当PEMFC模型参数变化时,3类模糊增量控制器均可以将PEMFC温度和电堆温差稳定在设定值,电堆温度的动态变化曲线如图11所示.图11 系统参数变化下的温度曲线Fig.11 Temperature curve under under system parameter changes电堆出入口温差的动态变化过程如图12所示.通过仿真实验对比可以看出,本文所设计的变论域模糊增量控制器的动态调节速度更快,相比于一般模糊增量控制器调节时间至少可以缩短100 s,相比于带积分模糊增量控制器调节时间最少缩短50 s.变论域模糊增量控制器的控制精度更高,超调幅度明显小于另外两种模糊增量控制器,确保了燃料电池运行的可靠性.变论域模糊增量控制器跟随温度误差和误差变化率在线实时修正模糊控制器的参数,增强了模糊控制器的自适应能力,使控制器具有更好的动静态性能和更强的鲁棒性.图12 系统参数变化下的温差曲线Fig.12 Temperature difference curve under system parameter changes通过两组测试信号研究模糊增量控制器的抗干扰性和鲁棒性,变论域模糊增量控制器在系统超调、响应速度、稳态误差等方面都得到了提高,使系统的抗扰性和鲁棒性均优于另两种模糊增量控制器,能满足PEMFC系统的热管理需求.6 结论有效的热管理是保证质子交换膜燃料电池高可靠性、长寿命运行的关键.本文基于建立的PEMFC热管理系统动态模型设计了一种变论域模糊增量控制器,用于将PEMFC电堆温度维持在340 K,将电堆温差控制在6 K.该控制器基于模糊理论采用变论域控制器来获得伸缩因子,实现了对模糊增量控制器论域的实时动态调节.变论域控制器改变了模糊增量控制器单一论域反复调节的方式,通过伸缩因子实现了模糊增量控制器论域的伸缩变化,局部细化了控制规则,从而提高了控制的精度和系统的响应速度.通过两组仿真实验可以看出当负载电流和PEMFC模型参数变化时,基于变论域的模糊增量控制器相比于其他模糊增量控制方法,调整时间最少缩短了50 s,具有更快的动态响应速度;控制精度明显提高,具有更强的鲁棒性和自适应性能. 参考文献:【相关文献】[1]JIAO K,NI M.Challenges and opportunities in modelling of proton exchange membrane fuel cells(PEMFC).International Journal of Energy Research,2017,41(13):1–5.[2]RAHGOSHAY S M,RANJBAR A A,RAMIAR A,et al.Thermal investigation of a PEM Fuel Cell with cooling flow field.Energy,2017,134(1):61–73.[3]ANDREASEN K P,SOVACOOL B K.Hydrogen technological innovation systems in practice:comparing Danish and American approaches to fuel cell development.Journal of Cleaner Production,2017,94(1):359–368.[4]GAO F,BLUNIER B,MIRAOUI A,et al.A multiphysic dynamic 1-D model of a proton-exchange-membrane fuel-cell stack for realtime simulation.IEEE Transactions on Industrial Electronics,2010,57(6):1853–1864.[5]GARRAIN D,LECHON Y,RUA C D L.Polymer electrolyte membrane fuel cells(PEMFC)in automotive applications:environmental relevance of the manufacturing stage.SmartGrid&Renewable Energy,2011,2(2):68–74.[6]NOLAN J,KOLODZIEJ J.Modeling of an automotive fuel cell thermal system.Journal ofPower Sources,2010,195(15):4743–4752.[7]GUO A,CHEN W,LIU Z,et al.Tempreture model and predictive control for fuel cells in switcher locomotive.The 35th Chinese ControlConference(CCC).Chengdu:IEEE,2016,7:1934–1768.[8]AHN J W,CHOE S Y.Coolant controls of a PEM fuel cell system.Journal of Power Sources,2008,179(1):252–264.[9]LISO V,NIELSEN M P,KAR S K,et al.Thermal modeling and temperature control of a PEM fuel cell system for forklift applications.International Journal of HydrogenEnergy,2014,39(16):8410–8420.[10]YOU Z,XU T,LIU Z,et al.Study on air-cooled self-humidifying PEMFC control method based on segmented predict negative feedback control.ElectrochimicaActa,2014,132(19):389–396.[11]CHENG S,FANG C,XU L,et al.Model-based temperature regulation of a PEM fuel cell system on a city bus.International Journal of Hydrogen Energy,2015,40(39):13566–13575.[12]POHJORANTA A,HALINEN M,PENNANEN J,et al.Model predictive control of the solid oxide fuel cell stack temperature with models based on experimental data.Journal of Power Sources,2015,277(3):239–250.[13]WANG Y,QIN F,OU K,et al.Temperature control for a polymer electrolyte membrane fuel cell by using fuzzy rule.IEEE Transactions on Energy Conversion,2016,31(2):1–9. [14]HU P,CAO G,ZHU X,et al.Coolant circuit modeling and temperature fuzzy control of proton exchange membrane fuel cells.International Journal of HydrogenEnergy,2010,35(17):9110–9123.[15]WANG Guangjun,SHEN Shuguang,PENG Xiaoyan.A fuzzy increment control method of delay system and its application.Proceedings of the CSEE,2006,26(19):93–96.(王广军,沈曙光,彭晓艳.延迟系统的一种模糊增量控制方法及应用.中国电机工程学报,2006,26(19):93–96.) [16]LU Zhaomei,YU Yuehai.Polynomial reset incremental fuzzy controller.Journal of Southeast University,1991,29(1):49–53.(路兆梅,于跃海.多项式重置增量型模糊控制器.东南大学学报(自然科学版),1999,29(1):49–53.)[17]GU Jing,LU Languang,OUYANG Minggao.Thermal management subsystem model and temperature control for fuel cells.Journal of Tsinghua University,2007,47(11):2036–2039.(谷靖,卢兰光,欧阳明高.燃料电池系统热管理子系统建模与温度控制.清华大学学报(自然科学版),2007,47(11):2036–2039.)[18]ZHAO X,LI Y,LIU Z,et al.Thermal management system modeling of a water-cooled proton exchange membrane fuel cell.International Journal of HydrogenEnergy,2015,40(7):3048–3056.[19]LI Hongxing.Variable universe adaptive fuzzy controller.Science China(SeriesE),1999,29(1):32–42.(李洪兴.变论域自适应模糊控制器.中国科学(E辑),1999,29(1):32–42.)。

建模。

5高速动车组自动过分相控制策略研究与仿真6(李官军等)探讨了动车组的稳态谐波模型,但没有涉及到暂态模型,主要研究动车组在牵引、制动、恒速工况下采用车载自动控制断电过电分相方式的适应性问题,所建立的动车组暂态模型仅用于分闸过电分相,不能用于研究操作过电压、谐振过电压、重燃弧、冲击电流等问题。

因此,研究动车组不分闸过电分相的动态过程以及该过程与牵引供电系统的作用关系,需要建立电源-牵引网-动车组仿真系统,尤其是建立精确的动车组暂态模型。

牵引网在发生故障时,需要由馈线保护装置快速切除其故障部分,保证无故障设备继续正常运行,以最大限度地保障向列车安全、连续供电。

我国高速铁路基本沿用普速铁路的继电保护技术,馈线保护中的距离保护、电流速断保护、过电流保护等元件普遍采用了二次谐波闭锁和高次谐波抑制等措施来提高保护动作的可靠性。

但是,根据以前的试验统计,不分闸过电分相过程中的冲击电流会达到负荷电流的9.5倍,而且冲击电流会由于超饱和等原因含有很少的谐波,二次谐波闭锁和高次谐波抑制措施的作用不大,馈线电流速断保护元件将会误动。

此外,在动车组不分闸过电分相过程中,如果地面开关自动切换控制系统发生故障或切换失败,电分相两侧不同相的供电臂会直接短接或经电弧短路,造成异相短路故障,常规的馈线保护元件可能拒动。

5基于故障分量相关分析的供电牵引网异相短路保护6(林国松等)主要针对器件式过电分相装置闪络造成的异相短路展开研究,所提出的保护原理也只能应用于牵引变电所处的异相短路,而对两变电所之间的分区所处发生的异相短路故障无能为力。

因此,为了提高牵引供电系统的可靠性,需要全面分析馈线保护元件在动车组不分闸过电分相过程中的动作行为,研究故障的本质特征并提出新的保护原理。

PEM FC系统综合动态模型及其控制方法研究陈维荣X(电气学院)1研究意义燃料电池是21世纪对人类社会产生重大影响的高新技术之一,它直接将贮存在燃料与氧化剂中的化学能转化为电能,是一种高效、环境友好的能源装置,得到了世界各国的高度重视,取得了大批研究成果。

频域系统辨识与模型预测控制算法研究频域系统辨识与模型预测控制（Frequency Domain System Identification and Model Predictive Control, FD-SI-MPC）是一种基于频域分析的系统辨识和控制方法。

其主要目的是通过建立系统的数学模型，来实现对系统的辨识和控制，以提高系统的稳定性和性能。

频域辨识算法是一种通过对系统的频率响应进行分析和建模来确定系统动态特性的方法。

利用频率域上的幅频特性和相频特性，可以得到系统的传递函数或状态空间模型，从而实现对系统的辨识。

常用的频域辨识方法包括频率响应函数法、脉冲响应法、频域广义倒数法等。

这些方法可根据系统模型的复杂程度和所需的精度来选择。

模型预测控制算法则是一种基于数学模型预测的控制方法。

通过对系统模型的预测，可以对未来的系统行为进行预测，并根据预测结果进行控制决策。

模型预测控制算法通常包括模型建立、预测、优化和控制等几个主要步骤。

其中，模型建立是基于频域系统辨识结果来构建系统的数学模型，预测是利用模型对未来系统的状态和输出进行预测，优化则是根据预测结果和控制目标来求解最优控制策略，控制是基于最优控制策略对系统进行实时调节。

频域系统辨识与模型预测控制算法在实际应用中具有广泛的适用性和优势。

首先，它能够对复杂非线性系统进行辨识和控制，适用于各种工程领域。

其次，通过频率域分析，可以对系统的振动、共振和相位特性进行准确描述，提高系统的稳定性和抗干扰能力。

此外，模型预测控制算法可以灵活地调整控制策略，适应系统动态特性的变化和控制目标的变化，具有较好的鲁棒性和适应性。

然而，频域系统辨识与模型预测控制算法也存在一些挑战和局限性。

首先，算法的设计和参数选择需要一定的专业知识和经验，对操作人员要求较高。

其次，频域辨识和模型预测算法在处理非线性、时变和多输入多输出系统时可能面临困难，需要进一步的研究和改进。

为了克服这些挑战，未来的研究方向可以包括以下几个方面：一是改进频域系统辨识算法，提高辨识结果的准确性和稳定性；二是研究高效的模型预测控制优化算法，提高控制效果和系统的性能；三是将频域辨识和模型预测控制算法结合起来，实现更加精确和鲁棒的系统辨识和控制。

自适应反演控制的理论与应用随着科技的不断进步，控制理论也在不断发展，其中的自适应反演控制方法被广泛应用于各个领域。

本文将介绍自适应反演控制的基本理论和应用，并探讨自适应反演控制在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域的实际应用。

自适应反演控制是指根据被控对象的特性，在闭环控制的过程中反演出控制器的参数，从而实现对被控对象的精确控制。

自适应反演控制的核心是对被控对象进行建模和参数辨识，建立被控对象模型的方法一般有物理建模和数据建模两种。

物理建模适用于基于物理原理的系统，如力学模型和热力学模型；数据建模则适用于基于数据的系统，如神经网络模型和模糊系统模型。

参数辨识是指根据被控对象的输入和输出数据，推导出被控对象的动态特性和参数信息。

自适应反演控制的优点是能够适应被控对象的不确定性和非线性特性，有很强的鲁棒性和稳定性。

在工业自动化领域，自适应反演控制广泛应用于物料输送系统、温度控制系统、电力控制系统等。

例如，在物料输送系统中，由于物料性质的不确定性和输送过程中的摩擦力影响，传统的PID控制方法难以满足精确控制的要求。

而采用自适应反演控制的方法，可以适应这些因素对系统带来的影响，保证物料输送量的准确控制。

自适应反演控制在机器人控制领域也有广泛应用。

机器人控制通常要求高精度、高速度和高鲁棒性，而自适应反演控制正好具备这些特点。

例如，在模型未知或改变的情况下，采用自适应反演控制可以实现机器人的精准运动控制，并且能够适应复杂的环境变化和干扰影响。

在航空航天领域，自适应反演控制被广泛应用于飞行器的姿态控制和飞行轨迹跟踪。

由于飞行器的质量、动态特性和环境因素的不断变化，传统的控制方法难以满足对飞行器的精确控制要求。

采用自适应反演控制的方法，可以实现对飞行器的动态特性进行快速辨识，并根据不断变化的参数进行精确控制，保证飞行器的安全飞行。

总之，自适应反演控制是一种高效的控制方法，具有适应性强、鲁棒性好、精度高等优点，在工业自动化、机器人控制、航空航天等领域都得到了广泛应用。

非匹配不确定非线性系统自适应模糊控制随着科学技术的进步,许多实际工程控制系统日趋复杂,往往呈现出严重的不确定性、非线性性、多变量性、强耦合性等特征,因此研究复杂不确定非线性系统的控制问题不仅具有重要的理论意义,而且具有广泛的应用价值。

自适应模糊控制是解决此类复杂系统控制设计问题的重要方法之一。

本文以模糊控制、自适应控制和非线性鲁棒控制为理论框架,用模糊逻辑系统对不确定非线性系统进行模糊建模,针对典型的不确定非线性系统,提出了一系列自适应模糊控制方法和策略,并应用数学方法给出了模糊闭环系统的稳定性、收敛性和鲁棒性的理论证明。

主要研究工作如下：1.针对三类状态可测的非匹配单输入单输出不确定非线性系统,分别提出自适应模糊状态反馈控制设计方法。

三类非线性系统分别包含未知的非线性函数、非光滑非线性输入(饱和输入、死区输入、滞回等)、未建模动态和随机扰动。

设计中,模糊逻辑系统分别用来辨识系统未知非线性函数或组合函数,基于反步递推设计方法、自适应鲁棒控制理论、随机小增益技术、障碍函数技术和自适应模糊控制技术,给出三种自适应模糊控制器设计方案,并基于李雅普诺夫稳定理论和随机稳定理论证明闭环系统的稳定性和收敛性。

仿真研究进一步验证所提方法的有效性。

2.针对三类状态不可测的非匹配单输入单输出不确定非线性系统,分别提出自适应模糊输出反馈控制设计方法。

三类非线性系统的状态均不可测,且系统包含未知的非线性函数、饱和输入、死区输入和未建模动态。

设计中,模糊逻辑系统用来辨识系统的未知非线性函数,分别设计模糊滤波观测器和模糊状态观测器估计系统的不可测状态,基于所设计的滤波观测器和状态观测器,并结合反步递推设计方法、自适应鲁棒控制理论、小增益技术、自适应模糊控制技术和动态面控制技术,给出三种自适应模糊输出反馈鲁棒控制器设计方案,并基于李雅普诺夫稳定理论证明闭环系统的稳定性和收敛性。

仿真研究进一步验证所提方法的有效性。

3.针对两类状态不可测的非匹配不确定非线性互联大系统,分别提出自适应模糊输出反馈分散控制设计方法。

非线性系统系统辨识与控制研究引言：非线性系统是指系统在其输入与输出之间的关系不符合线性关系的系统。

这种系统具有复杂的动态行为和非线性特性，使得其辨识与控制变得非常具有挑战性。

然而，非线性系统在现实生活中的应用非常广泛，例如电力系统、机械系统和生物系统等。

因此，对非线性系统的系统辨识与控制研究具有重要意义。

一、非线性系统辨识方法研究1. 仿射变换法仿射变换法是一种常用的非线性系统辨识方法之一。

它通过将非线性系统进行仿射变换，将其转化为线性系统的形式，从而利用线性系统辨识的方法进行处理。

该方法适用于具有输入输出非线性关系的系统，但对于参数模型的选择和计算量较大的问题需要进一步研究。

2. 基于神经网络的方法神经网络作为一种强大的表达非线性关系的工具，被广泛应用于非线性系统辨识。

基于神经网络的方法可以通过训练神经网络模型，从大量的输入输出数据中学习非线性系统的映射关系。

该方法的优点是可以逼近任意非线性函数，但对于网络结构的选择和训练过程中的收敛性等问题还需深入研究。

3. 基于系统辨识方法的非线性系统辨识传统的系统辨识方法主要适用于线性系统的辨识，但其在非线性系统辨识中也有应用的价值。

通过对非线性系统进行线性化处理，可以将其转化为线性系统的辨识问题。

同时，利用最小二乘法、频域法等常用的系统辨识方法对线性化后的系统进行辨识。

这种方法的优势在于利用了线性系统辨识的经验和技术，但对于线性化的准确性和辨识结果的合理性需要进行评估。

二、非线性系统控制方法研究1. 反馈线性化控制反馈线性化是一种常用的非线性系统控制方法。

该方法通过在非线性系统中引入反馈控制器，将非线性系统转化为可控性的线性系统。

然后，利用线性系统控制方法设计控制器，并通过反馈线性化控制策略实现对非线性系统的控制。

该方法的优点在于简化了非线性系统控制的设计和分析过程，但对于系统的稳定性和性能等问题还需要进行进一步的研究。

2. 自适应控制自适应控制是一种针对非线性系统的适应性控制方法。

非线性模型预测控制算法研究随着科技的发展，模型预测控制技术已逐渐成为控制领域的热门研究方向之一。

在传统的线性模型预测控制算法基础上，非线性模型预测控制算法已经得到了广泛应用，并取得了良好的控制效果。

本文将对非线性模型预测控制算法进行探究，并对其在实际应用中的优异表现进行分析。

一、非线性模型预测控制原理非线性模型预测控制算法的核心思想是建立非线性预测模型，然后利用该模型进行预测和控制。

与传统的线性模型预测控制算法不同的是，在非线性模型预测控制算法中，预测模型是通过非线性函数进行描述的。

这种方法能够更加准确地描述被控对象的动态特性，实现更好的前瞻性控制。

在非线性模型预测控制算法中，我们首先需要建立一个非线性模型，通常是建立一个神经网络模型或非线性回归模型。

接着，利用系统的历史数据进行训练和参数优化，得到一个可靠的预测模型。

在预测时，将模型输入预测变量，得到预测结果，然后进行控制决策。

在控制时，根据实际的运行状况和预测结果，调整控制动作，以达到预期的控制目标。

二、非线性模型预测控制算法的优势1. 能够更加准确地描述被控对象的动态特性与传统的线性模型预测控制算法相比，非线性模型预测控制算法能够更加准确地描述被控对象的动态特性。

这是由于非线性模型能够更好地逼近实际的物理过程。

这种方法能够充分挖掘系统的非线性特性，更好地描述系统的动态行为，从而实现更加准确的预测和控制。

2. 具有更强的稳定性和鲁棒性非线性模型预测控制算法具有更强的稳定性和鲁棒性。

这是由于该算法不受系统变化的影响，能够自适应地学习系统模型，并自动调整控制策略。

这种算法的控制性能更加可靠和优化，能够在实际应用中得到广泛应用。

3. 能够应对多变环境和复杂系统非线性模型预测控制算法能够应对多变环境和复杂系统。

这种算法在实际应用中表现出了很好的灵活性和鲁棒性，能够适应各种实际应用场景。

而在传统的线性模型预测控制算法中，存在线性模型无法描述非线性系统的缺陷，因此不能很好地应对复杂系统。

系统辨识与模型预测控制系统辨识与模型预测控制是现代控制理论中的关键概念，它们在工程领域中被广泛应用于系统建模及控制设计中。

本文将详细介绍系统辨识与模型预测控制的基本概念、原理、方法和应用。

一、系统辨识系统辨识是指通过实验数据对系统的动态行为进行建模和估计的过程。

它可以帮助我们了解系统的性质和结构，并在控制系统设计中提供准确的数学模型。

系统辨识的主要任务是确定系统的参数和结构，并评估模型的质量。

1.1 参数辨识参数辨识是系统辨识的主要内容之一，它通过收集系统的输入和输出数据，并根据建模方法对参数进行估计。

常用的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然法、频域法等。

参数辨识的结果对建模和控制设计具有重要的指导意义。

1.2 结构辨识结构辨识是指确定系统的数学结构，即选择合适的模型形式和结构。

常用的结构辨识方法有ARX模型、ARMA模型、ARMAX模型等。

结构辨识的关键是根据系统的性质和实际需求选择适当的模型结构，以保证模型的准确性和有效性。

二、模型预测控制模型预测控制是一种基于系统动态模型的控制方法，它通过在线求解最优控制问题实现对系统的控制。

模型预测控制通过对系统未来动态行为的预测，结合控制目标和约束条件，求解优化问题得到最优控制输入。

它具有优良的鲁棒性和适应性，并且能够处理多变量、非线性以及时变系统的控制问题。

2.1 模型建立模型预测控制的第一步是建立系统的数学模型，通常采用系统辨识的方法得到。

模型可以是线性的或非线性的，根据实际需求选择适当的模型结构和参数。

2.2 控制器设计模型预测控制的核心是设计控制器，控制器的目标是使系统输出跟踪参考轨迹，并满足约束条件。

控制器设计通常通过求解一个离散时间最优控制问题来实现，常用的方法有二次规划、线性规划、动态规划等。

2.3 优化求解模型预测控制的关键是求解最优控制问题，将系统的模型和控制目标转化为一个优化问题，并通过数值优化方法求解得到最优解。

常用的优化算法包括线性规划、非线性规划、遗传算法等。

控制系统工程中的模型预测控制技术近年来，随着科技迅速发展，控制系统技术也在不断进步。

模型预测控制技术（Model Predictive Control，MPC）是一种最为常见的控制系统技术。

它的特点是能够考虑系统未来的动态过程，从而对系统进行优化控制。

本文将对MPC技术进行分析，探讨其应用于控制系统工程的优点与局限性。

一、MPC技术概述MPC技术是指利用数学模型预测系统未来的动态过程，从而根据预测结果采取相应的控制策略，使得系统在特定的性能指标下达到最优。

MPC技术一般由三部分组成：建模，预测和优化控制。

其中，建模部分主要是根据系统的动态特性建立数学模型；预测部分则主要是根据数学模型预测系统未来的动态变化过程；而优化控制则是根据预测结果来制定控制策略，使得系统在特定的性能指标下达到最优。

二、MPC技术在控制系统工程中的应用1. 非线性控制系统在非线性控制系统中，MPC技术具有比较显著的优势。

非线性系统较为复杂，很难通过传统的PID控制器进行控制。

而MPC技术可以根据系统的非线性特性建立数学模型，并对系统进行优化控制，从而达到更好的控制效果。

2. 多变量系统对于多变量系统来说，MPC技术也是比较适用的。

多变量系统通常涉及多个输入和输出，传统的PID控制器难以处理。

而MPC 技术可以同时考虑多个输入和输出因素，并且能够预测系统未来的状态，从而提供更加准确的控制策略。

3. 非平稳过程在非平稳过程中，传统的PID控制器往往无法对系统进行稳定控制。

而MPC技术可以对系统进行长期的预测，并且能够对未来的升降变化进行预测，从而使得系统在非平稳过程中能够保持稳定的控制状态。

三、MPC技术的局限性虽然MPC技术具有很多优点，但其也存在一些局限性。

主要表现在以下几个方面：1. 计算量大MPC算法通常需要较大的计算量，对计算机的硬件要求较高，因此在某些系统中可能不太适合使用。

2. 参数调整困难MPC技术的优化控制部分需要根据预测结果来进行控制策略的制定，但控制策略的制定与系统的性能指标密切相关，需要进行参数的调整。

质子交换膜燃料电池的MPC以及修正的MPC研究张君;樊立萍;姜雷【摘要】在质子交换膜燃料电池(PEMFC)工作原理的基础上,在Matlab/Simulink 仿真平台建立了质子交换膜燃料电池的动态模型,对其进行了模型预测控制器(MPC)的设计.介绍了经拉盖尔函数以及指数权值函数两种修正的控制策略,并进行了控制仿真研究与对比分析.仿真结果表明,经过修正之后的控制器控制效果得到了极大的改善,能够达到比较理想的效果.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2015(033)001【总页数】4页(P124-127)【关键词】质子交换膜燃料电池;模型预测控制;拉盖尔函数;指数权值【作者】张君;樊立萍;姜雷【作者单位】浙江省中西医结合医院,浙江杭州310003;沈阳化工大学环境与安全工程学院,辽宁沈阳 110142;浙江省中西医结合医院,浙江杭州310003【正文语种】中文【中图分类】TK6;TM911;TP273随着国际能源价格的节节攀升和环境污染问题的日益严重，人类越来越需要储存量大、污染低、转化效率高的新型能源。

质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为以H2和O2为燃料，H2O为唯一生成物的电化学发电装置，备受各国政府与企业的重视。

PEMFC通过氧化还原反应，直接将化学能转化为电能，不通过热机过程，不受卡诺循环的限制，具有极高的转换效率。

其电源输出功率从几瓦到几千瓦不等，一方面可以作为备用电源和小型移动电源，用来满足野外供电、应急供电以及高可靠性、高稳定性供电的需要；另一方面，PEMFC工作温度低，启动速度较快，功率密度较高（体积较小），很适于用作新一代交通工具的动力[1]～[3]。

本文利用模型仿真工具Matlab/Simulink，以Amphlett模型为基础[4]，通过分析浓度极化过电压与双层电荷层作用对单电池输出特性的影响，建立以氧气流量为模型输入，以输出电压为模型输出的单电池仿真模型，进行了模型预测控制器（MPC）及修正的MPC的设计。

指定控制系统中的模糊模型预测控制方法近年来，随着科技的飞速发展，控制系统也逐渐成为各个领域中不可或缺的一部分。

在控制系统中，模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）是一种常见的控制方法。

它可以预测未来的控制量，并且根据所得到的预测结果来优化控制行为。

然而，在实际的控制过程中，MPC往往需要建立精确的数学模型来进行预测，而针对复杂的系统，建立精确的模型往往较为困难。

为了解决这个问题，相应的控制方法也应运而生。

其中，模糊模型预测控制（Fuzzy Model Predictive Control，简称FMPC）正是一种以模糊逻辑为基础的控制方法。

FMPC通过将系统的状态空间划分为多个模糊子集，在每个子集中建立一个局部线性模型，以此构建起系统的全局模糊模型。

利用这个模糊模型来实现模型预测控制。

相比于传统的MPC方法，FMPC有着许多优点。

首先，FMPC方法能够有效地解决控制对象模型不精确的问题。

由于系统模型复杂且难以精确地描述时，往往无法建立准确的数学模型。

而利用FMPC方法，我们可以通过模糊化的方式将输入输出之间的关系进行表达，从而避免了模型不确定性所带来的影响。

其次，FMPC能够适应不同的控制对象形态，即不需要预先知道控制对象的动态特性。

此外，FMPC还可以在一定程度上提高系统鲁棒性，即使在系统出现某些干扰和误差的情况下，系统也能够保持较好的控制性能。

同时，FMPC方法也存在一些问题和挑战。

首先，由于模糊模型的建立需要大量的数据采样和优化计算，所以在实际应用时需要考虑计算量的问题。

此外，在模糊化的过程中，需要针对具体的实际问题进行合理的建模。

因此，对于复杂的控制对象，需要专业人员进行相应的设计和调试。

此外，FMPC方法在应对数学模型较为精确的系统时，控制性能可能不如精确模型预测控制方法。

总体而言，FMPC是一种适应性强、鲁棒性好的控制方法，同时也具备了很好的普适性。

控制理论与应用中的非线性自适应控制与系统辨识研究随着科技的不断进步和工业自动化的快速发展，控制理论和应用领域中的非线性自适应控制和系统辨识研究变得越来越重要。

本文将探讨非线性自适应控制和系统辨识在工业自动化和智能控制领域中的应用。

非线性自适应控制是控制理论领域的一个重要分支，旨在解决复杂系统中非线性、时变和未知特性的控制问题。

与传统的线性控制方法相比，非线性自适应控制通过建立系统的数学模型，并根据实时的系统输出进行参数调整，能够更好地适应系统的变化和外部干扰，并实现更高的控制性能。

在非线性自适应控制中，系统辨识是一个关键的步骤。

系统辨识旨在通过实验数据或机器学习算法，识别出系统的数学模型，包括非线性函数和动态特性参数。

通过对系统进行辨识，可以了解系统的结构和性能，为后续的控制设计提供准确的模型。

非线性自适应控制和系统辨识方法在工业自动化中有许多应用。

首先，它们可以应用于复杂的工业流程控制系统中，如化工、电力、制造等领域。

这些系统通常具有非线性、时变和耦合的特性，传统的线性控制方法往往难以满足系统的要求。

而非线性自适应控制和系统辨识能够更好地适应系统的变化，并实现精确的控制。

其次，非线性自适应控制和系统辨识也可以应用于智能机器人和自动驾驶系统中。

这些系统需要能够感知环境和实时调整控制策略来实现精确的操作和准确的导航。

非线性自适应控制和系统辨识能够帮助机器人和自动驾驶系统准确地理解环境和实现自主控制。

此外，非线性自适应控制和系统辨识在医疗领域也有广泛的应用。

例如，对于神经控制系统的研究和医疗器械的开发，非线性自适应控制和系统辨识可以帮助实现精确的神经信号控制和治疗。

通过分析神经系统的非线性特性和动态特性参数，可以设计出更有效的控制方案，提高医疗器械的治疗效果和安全性。

在实际应用中，非线性自适应控制和系统辨识还需要面临一些挑战。

首先，系统辨识需要大量的实验数据和计算资源，以获取准确的系统模型。

其次，非线性自适应控制需要对系统进行实时的参数调整和状态估计，对计算能力、传感器精度和实时性要求较高。

基于模糊建模技术的PEMFC非线性控制李曦;曹广益;朱新坚;付晓薇【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2005(029)004【摘要】针对PEMFC等一类具有严重非线性的复杂被控对象,提出一种基于模糊模型的非线性预测控制算法对PEM-FC系统进行建模与控制.在建模与控制过程中,采用离线学习和在线修正辨识出对象的模糊模型;其中,模型的参数通过模糊聚类初始化和离线反向传播算法进行学习,必要时,可通过在线调整后件参数,使模型的预测精度能满足实时控制的需要.线性辨识方法在线建立PEMFC控制系统的T-S模糊预测模型,然后基于分支定界法的基本原理对控制量进行离散寻优,从而实现PEMFC的非线性预测控制.仿真和实验结果证明了该算法的有效性和优越性.【总页数】5页(P245-249)【作者】李曦;曹广益;朱新坚;付晓薇【作者单位】上海交通大学,电信学院,自动化系燃料电池研究所,上海,200030;上海交通大学,电信学院,自动化系燃料电池研究所,上海,200030;上海交通大学,电信学院,自动化系燃料电池研究所,上海,200030;武汉科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430081【正文语种】中文【中图分类】TM911.4;TP183【相关文献】1.基于Matlab/Simulink的PEMFC建模与非线性控制 [J], 杨顺风;朱星光;徐翥2.基于模糊建模的非线性鲁棒模型预测控制 [J], 刘志远;周建锁;裴润;陈虹3.基于自抗扰技术的柴油机SCR装置非线性控制器设计与仿真 [J], 刘丙善4.基于非线性控制模型的优化控制技术在超超临界机组应用 [J], 卢松城5.基于一种改进自适应模糊神经技术的PEMFC系统建模和控制 [J], 卫东;曹广益;朱新坚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

非线性控制系统的参数辨识方法研究概述非线性控制系统的参数辨识是实现系统准确控制的重要步骤之一。

参数辨识方法通过对系统进行实验观测，识别出系统的参数，从而建立准确的控制模型。

在非线性控制系统中，系统的动态行为和稳态特性通常由一系列非线性参数来描述，这使得系统辨识变得更加具有挑战性。

本文将介绍几种常见的非线性控制系统参数辨识方法。

1. 系统辨识的基本原理系统辨识旨在通过观测系统的输入和输出数据来估计系统的模型参数。

一个非线性控制系统通常由状态方程、输出方程和非线性函数构成，其中非线性函数描述系统的非线性特性。

参数辨识的目标是确定非线性函数中的参数，从而实现对非线性控制系统的准确控制。

2. 非线性系统的参数辨识方法2.1 线性化方法线性化方法是一种常见且有效的非线性系统参数辨识方法。

该方法基于系统的局部线性化模型，通过将非线性系统近似为线性系统来进行参数辨识。

线性化方法的核心思想是在每个工作点处对非线性系统进行线性化，然后利用线性系统参数辨识的方法进行求解。

但是，这种方法要求系统在工作点附近具有较小的变化范围，对于具有大幅度非线性的系统可能会导致辨识结果的不准确。

2.2 非线性最小二乘法非线性最小二乘法是一种广泛使用的非线性系统参数辨识方法。

该方法通过最小化测量数据与非线性模型方程之间的误差平方和，来确定最优参数值。

非线性最小二乘法可以通过迭代优化算法进行求解，例如Levenberg-Marquardt算法。

这种方法对于具有各种非线性特性的系统辨识较为适用，但计算复杂度较高。

2.3 支持向量机方法支持向量机（SVM）方法是一种基于统计学习理论的非线性系统参数辨识方法。

该方法通过构建分类决策函数，将参数辨识问题转化为一个最优化问题。

支持向量机方法通过构建核函数将非线性系统映射到高维空间，从而实现对非线性系统的参数辨识。

SVM方法具有较好的辨识性能和鲁棒性，适用于复杂的非线性系统。

2.4 非线性滤波方法非线性滤波方法是一种将滤波技术与参数辨识相结合的方法。

非线性模型预测控制
非线性模型预测控制，是一种基于非线性模型的控制方法，它可以有
效地控制复杂的系统，并且可以满足多个约束条件。

NMPC的基本思想是，通过预测未来的状态，并在预测的状态下求解最优控制量，从而
实现最优控制。

NMPC的优势在于，它可以有效地控制复杂的系统，并且可以满足多个
约束条件。

NMPC可以有效地控制复杂的系统，因为它可以根据系统的
实际状态来预测未来的状态，从而更好地控制系统。

此外，NMPC可以
满足多个约束条件，因为它可以根据系统的实际状态来求解最优控制量，从而满足多个约束条件。

NMPC的应用非常广泛，它可以用于控制各种复杂的系统，如机器人、
航空航天、汽车、电力系统等。

例如，NMPC可以用于控制机器人的运动，从而实现机器人的自动化操作。

此外，NMPC还可以用于控制航空
航天系统，从而实现航空航天系统的自动化操作。

NMPC的缺点在于，它的计算复杂度较高，因为它需要预测未来的状态，并在预测的状态下求解最优控制量，从而实现最优控制。

此外，NMPC
还受到系统模型的精度限制，因为它需要根据系统的实际状态来预测
未来的状态，如果系统模型的精度不够，则可能会导致NMPC的控制效
果不佳。

总之，NMPC是一种有效的控制方法，它可以有效地控制复杂的系统，
并且可以满足多个约束条件。

但是，NMPC的计算复杂度较高，并且受
到系统模型的精度限制，因此，在使用NMPC时，需要考虑这些因素。

非线性系统智能控制算法的研究与应用随着科技的快速发展，非线性系统在现代工程技术中的应用越来越广泛。

非线性系统问题的解决需要相对复杂的数学和物理模型，加上非线性系统难以发现特征值，对传统控制方法的稳定性等方面的要求也更高。

智能控制算法的出现给非线性系统的问题提供了有效的解决方案，大大提高了非线性系统控制的精度和效率。

非线性系统智能控制算法主要包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等，这些算法的出现一定程度上弥补了传统线性控制系统在非线性控制领域的不足，也取得了很高的应用价值。

一、模糊控制模糊控制是通过提供符合人类的思维模式来实现自适应控制的一种方法，它可以在非线性系统控制中应用。

该控制方法的优势在于对于复杂问题建模能力强，适合应用于非线性的控制问题中。

在智能控制中，模糊控制器主要由何种控制规则构成，以及如何对它们进行分析来确定输出控制的变量值。

模糊控制器通常将小数、整数和语言描述转化为逻辑形式，这种方法可以避免特定条件的误导性对大多数系统的控制造成的影响，提高了非线性系统控制精度和效率。

二、神经网络控制神经网络控制是一种由多个神经元组成的复杂系统，结构类似于人类大脑的神经网络。

神经网络控制器可以对系统的非线性动态行为进行预测，通过学习和训练使控制策略不断优化，从而提高控制精度和效率。

与模糊控制相比，神经网络控制在设计时不需要任何的数学模型，更加适合复杂系统和噪声较大情况下的控制。

三、遗传算法控制遗传算法控制是一种基于遗传学原理的智能控制方法，该算法通过将控制参数进行编码，利用自然选择和遗传变异的机制进行控制策略的优化，达到提高非线性系统控制效率的目的。

对于非线性系统，遗传算法控制可以通过一定的迭代计算使得得到的控制策略得到优化，达到自适应控制达到优化效果。

综上所述，智能控制在非线性系统控制中发挥着重要作用。

模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制在非线性系统控制应用中起着重要的促进作用，进一步推动了非线性系统控制技术的发展。