Seleção de algoritmo de controle de sistema de célula de combustível para veículo movido a célula de combustível de hidrogênio

Para a seleção de algoritmos de controle de sistemas de células de combustível em veículos com células de combustível de hidrogênio, é crucial considerar os requisitos de controle e o nível de implementação. Um bom algoritmo de controle permite o controle preciso do sistema de células de combustível, eliminando erros de estado estacionário e alcançando um controle de alta precisão. Pesquisadores exploraram vários algoritmos de controle para sistemas de células de combustível, incluindo controle proporcional-integral, controle de feedback de estado, controle de feedback negativo preditivo segmentado, controle de feedback de regulador quadrático linear e feedforward não linear e controle preditivo generalizado. No entanto, esses algoritmos de controle não são adequados para veículos com células de combustível de hidrogênio devido à não linearidade e à incerteza dos parâmetros do sistema de células de combustível. Esses algoritmos têm limitações, especialmente quando confrontados com mudanças dinâmicas de carga e variações nos parâmetros do sistema, resultando em desempenho de malha fechada inaceitável.

Atualmente, o algoritmo de controle mais adequado para sistemas de células de combustível é o controle fuzzy. Com base no controle fuzzy, pesquisadores propuseram um algoritmo de controle mais razoável chamado controle incremental fuzzy de domínio variável. Este algoritmo retém as vantagens do controle fuzzy, como independência de modelos precisos do objeto controlado, simplicidade de estrutura, boa adaptabilidade e robustez. Além disso, ele aborda os problemas de baixa precisão em estado estacionário e erros estáticos que podem surgir no controle fuzzy. Ao usar fatores de escala para expandir ou contrair o domínio fuzzy, o algoritmo aumenta indiretamente o número de regras de controle, alcançando zero erros em estado estacionário e controle de alta precisão. Além disso, o sistema de controle incremental fuzzy de domínio variável exibe resposta dinâmica rápida dentro de uma ampla faixa de erros, permitindo que o sistema evite zonas mortas de ajuste dentro de pequenas faixas de desvio e melhorando ainda mais o desempenho dinâmico e estático do sistema, bem como sua robustez.

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Não linearidade e incerteza dos parâmetros do sistema de células de combustível
Embora os veículos com célula de combustível de hidrogênio apresentem vantagens como baixo ruído, alta eficiência, bom desempenho energético e longa autonomia com hidrogênio como fonte de energia, muitos processos de transporte interno ocorrem simultaneamente dentro da célula de combustível, incluindo transferência de calor, transferência de carga, emissão de produto e fornecimento de gases de reação. Como resultado, fatores como temperatura, umidade, fluxo de ar e corrente são distribuídos de forma desigual ao longo do campo de fluxo do reagente. Isso introduz não linearidade e incerteza no sistema de célula de combustível e, se esses fatores não forem controlados adequadamente, podem ter efeitos adversos no desempenho e na integridade da célula de combustível.

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Vantagens do controle incremental fuzzy de domínio variável
O controle incremental fuzzy de domínio variável é uma otimização baseada no controle fuzzy. Ele não apenas retém as vantagens do controle fuzzy, como independência de modelos precisos do objeto controlado, simplicidade estrutural, boa adaptabilidade e alta robustez, mas também aborda os potenciais problemas de baixa precisão em regime permanente e erros estáticos no controle fuzzy. Ao utilizar fatores de escala para expandir ou contrair o domínio fuzzy, as regras de controle podem ser indiretamente aumentadas, permitindo zero erros em regime permanente e controle de alta precisão. Além disso, a velocidade de resposta dinâmica do sistema de controle incremental fuzzy de domínio variável é rápida dentro de uma ampla faixa de erros, permitindo que o sistema evite zonas mortas de ajuste dentro de pequenas faixas de desvio e aprimorando ainda mais o desempenho dinâmico e estático do sistema, bem como sua robustez.

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