直接甲醇燃料電池的建模與控制研究.pdf

1、燃料電池發(fā)電技術已被認為是繼火力發(fā)電、水力發(fā)電、核能發(fā)電之后的第四大能量轉化發(fā)電方式，是二十一世紀全新高效、節(jié)能、清潔的發(fā)電方式之一。直接甲醇燃料電池(DMFC)作為其中的一種，除了具有燃料電池的共性特點外，還具有室溫快速啟動、無腐蝕、裝置輕便、機動性強、可靠性高等特點。此外，由于DMFC是直接采用甲醇作為燃料，而甲醇在室溫下為液態(tài)，具有高能量密度，價格便宜，存儲攜帶方便。與質子交換膜燃料電池(PEMFC)相比，DMFC不需要甲醇重整機

2、構，避免了系統(tǒng)整體效率的降低和結構的復雜化。應用領域非常廣泛，主要集中在電子產品電源(手機、PDA、筆記本電腦等電源)，移動電源(通訊移動電源、作戰(zhàn)武器電源、運輸工具移動電源等)，分散電源(偏遠地區(qū)小型分散電源、家庭不間斷電源、KW級的固定發(fā)電裝置)等領域。90年代初，由于Nation的成功研制，DMFC電極性能得到了極大的提高，致使全球許多發(fā)達國家開始對DMFC的研究產生了積極的關注，并為此成立的一些研究機構，投入了大筆的資金。目前，

3、DMFC已開始逐步走出實驗室進入筆記本電腦、手機等便攜式電源的應用領域。 本文課題源自于上海交通大學燃料電池研究所正在進行的DMFC單電池及電堆發(fā)電系統(tǒng)的研制，針對DMFC的輸出特性、模型、控制方面的問題進行了研究。本論文的主要工作包括： 1.基于電池實驗和輸出特性數(shù)學模型模擬仿真這兩種方法，本文定性地分析了影響DMFC輸出性能的因素。DMFC輸出性能是反映電池性能好壞的綜合體現(xiàn)。論文將影響DMFC輸出性能的因素分為兩類

4、，一類為運行參數(shù)，它包括DMFC運行的溫度，陰陽極壓力，反應物的濕度和流量等；另一類是材料和結構參數(shù)，包括元件材料、元件的結構尺寸及加工和DMFC的組裝等。本文的重點是研究DMFC在運行過程中如何通過調節(jié)運行參數(shù)提高電池的輸出特性。 2.為了更深入地了解運行參數(shù)對DMFC輸出性能的影響，本文采用基于ROLS算法的RBF神經網絡與相應的實驗數(shù)據，分別建立不同工作溫度、壓力、甲醇濃度、甲醇流速、空氣流速、陰極氣體增濕溫度等情況下的D

5、MFC輸出特性神經網絡模型。該建模方法與傳統(tǒng)的DMFC建模方法相比能夠非常方便地實現(xiàn)多參數(shù)建模，并且模型結構簡單，精度高。所建模型能夠方便的應用于DMFC的系統(tǒng)控制中。 3.基于所建立的電池輸出特性經驗機理模型，通過實驗和仿真分析，發(fā)現(xiàn)模型中一些系數(shù)的取值對模型精度有較大影響。在模型預測中，這些系數(shù)都是取實驗測定的經驗值，因此很難較大范圍地適應于電池實際運行條件，能夠造成模型精度降低的問題。為了提高模型的預測精度，本文提出了采用

6、遺傳算法對模型中的系數(shù)進行辨識優(yōu)化的思路，使DMFC輸出特性經驗機理模型的輸出與電池實際的電壓/電流密度響應之間的誤差達到預定的精度要求。仿真和實驗不僅證明了本文設計的遺傳算法的有效性，同時也證實了采用遺傳算法優(yōu)化模型系數(shù)，提高模型精度的思路是正確的。 4.由于DMFC的工作溫度對反應物質的傳輸特性、質子膜水合程度、催化劑反應活度等因素有重要的影響，而這些因素決定著電池的輸出性能和使用壽命。因此，如何把溫度控制在給定范圍內，減小

7、溫度波動是提高DMFC輸出性能的關鍵。本文首先采用基于粒子群優(yōu)化算法的RBF神經網絡辨識的方法建立了DMFC電堆的溫度模型，然后基于該溫度辨識模型，分別采用基于Rough集理論的自適應神經模糊控制和基于BP神經網絡整定的PID控制這兩種方法對影響溫度的有效操作參數(shù)進行調整，目的使電池的工作溫度保持在較佳的狀態(tài)下。根據控制結果，本文總結了這兩種控制算法的優(yōu)缺點，驗證了所設計的基于Rough集理論的自適應神經模糊控制器性能優(yōu)越。其次，在對D

8、MFC電壓控制方面，本文主要研究在電流產生了連續(xù)跳變的情況下，通過調整燃料流速，進而使電池的輸出電壓受電流跳變的影響達到最小，能夠使電池運行在其期望值。對電壓進行有效控制的最終目標依然是保證DMFC具有良好的輸出特性，提高電池的使用壽命，防止電池損壞。由仿真和實驗結果可知，基于Rough集理論的自適應神經模糊控制器，在電流連續(xù)階躍跳變的情況下，依然能夠使電池的輸出電壓平滑、迅速、穩(wěn)定地到達設定電壓值，而且在控制過程中盡可能減少了電壓的波