适用于汽车燃料电池系统中气流管理的自适应控制

离心式空气压缩机中的喘振控制对于确保燃料电池系统的可靠运行至关重要，但很少有研究报道燃料电池系统中的压缩机喘振控制。该研究在汽车燃料电池系统的各种操作条件下提出了具有喘振预测压缩机模型的有效喘振控制算法。与以前关于汽车燃料电池空气管理系统的研究不同，本研究提出了一种分析压缩机模型，该模型是具有冲击预测能力的非线性动态模型。在这项研究中，引入了模型参考自适应控制（MRAC），以避免燃料电池系统动态运行期间的压缩机喘振。

将自适应控制与在正常条件下运行的汽车燃料电池的空气管理系统中的名义反馈控制相比较，同时在瞬态和稳态响应下进行比较。此外，当系统检测到喘振时，自适应控制算法能够迅速将空气质量流量恢复到正常范围。基于这些结果，可以得出结论，就汽车燃料电池系统的瞬态行为和喘振而言，MRAC算法表现出比标名义馈控制算法更好的性能。

在本文中，首先开发了一种自适应控制器，用于将燃料电池系统中的压缩机的空气流量调节到所需的值。然后将自适应控制与标称反馈控制进行比较，以评估燃料电池系统中的瞬态行为和喘振保护。主要结果总结如下：

（1）本研究中开发的压缩机型号可以显示阀门关闭时出现喘振的情况，以减少空气流量；

（2）自适应控制的响应速度比反馈控制快，并且反馈控制的反冲小于反馈控制，一般为7.38%。因此，在过冲和建立时间方面，自适应控制的瞬态响应优于反馈控制；

（3）如果压缩机系统中出现喘振，则自适应控制的空气流速比反馈控制恢复得更快。此外，与反馈控制相比，自适应控制可以将建立时间缩短到大约2.5s。因此，在控制喘振时自适应控制的响应与反馈控制相比是有利的；

（4）在性能图中，自适应控制算法在控制压缩机喘振方面总体上非常有效。