【技术实现步骤摘要】
一种燃料电池温度预测控制系统及其方法
[0001]本专利技术涉及氢能源无人机电池控制
,尤其涉及一种燃料电池温度预测控制系统及其方法
。
技术介绍
[0002]燃料电池中,氢燃料电池的研究和应用最为广泛,氢燃料电池相比于锂电池锂电池在能量密度上不是一个量级,相差
100
多倍,
12000
毫安时的电池,充电需要2‑3小时,续航时间为
20
‑
30
分钟,而相应的氢燃料电池充电更方便,续航时间更长,从能量保存时间段来看,锂电池的电量流失按照天计算,而氢燃料电池的电量流失则按照季度
、
月来计算,因此,氢燃料电池的电量保存时间更长
。
[0003]氢能源无人机是一种利用氢气燃料电池作为动力来源的无人机系统,氢气燃料电池的工作原理是将氢气从阳极输入,氧气从阴极输入,氢气被分解成氢离子和电子,氧气被分解成氧离子和电子,最后发生电化学反应产生电能和热量,且唯一的副产物是水蒸气,减少了对环境的污染,相比传统锂电池无人机,氢能源无人机具有环保
、
高效和可持续等优势
。
然而,由于氢气的特殊性质,氢气燃料电池在工作过程中会产生大量的热量,常规燃料电池会释放出约为
50
%作用的热量,无人机系统中,过高的温度会导致无人机内零部件的性能下降
、
无人机系统故障,严重的会引发火灾
、
爆炸等,因此需要采取措施对氢能源电池进行散热,提高氢能源电池的 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种燃料电池温度预测控制系统的方法,其特征在于,包括,步骤
S1
:通过温度传感器采集燃料电池堆的温度数据并输出给电压放大模块,通过电压放大模块对获得的燃料电池堆的温度信号进行放大和补偿,将电压放大模块输出的电位信号通过串行通信发送到控制模块;步骤
S2
:利用温度传感器采集的温度数据建立数学模型,并且对温度传感器采集的温度数据进行处理;具体的,将采集的温度数据使用数学模型进行预测,得到未来一段时间内的温度变化预测数据,使用优化算法将温度变化预测数据以最小化性能指标进行优化,根据优化求解得到的新的温度数据,将新的温度数据应用于控制模块,且将步骤
S2
中新的温度数据与步骤
S1
中的;步骤
S3
:当温度超过设定温度阈值时,控制模块发出的控制指令通过
PWM
模块转化为
PWM
信号,从而提高风扇的转速,燃料电池堆温度降低,温度传感器再次采集燃料电池堆温度并输出给控制模块,形成闭环控制;其中,步骤
S2
中,周期性地采集实际温度数据,并与模型预测的温度变化预测数据进行比较,通过比较得到的误差,再对风扇的工作状态进行调整和校正
。2.
根据权利要求1所述的燃料电池温度预测控制系统的方法,其特征在于,步骤二中,所述数学模型用于描述燃料电池堆温度变化,燃料电池的离散数学模型用差分方程表示,假设时间间隔为
Δ
t
,离散数学模型表示为:其中,
T
cell[k+1]
表示时间步长
k
的燃料电池温度,
P
in[k]
表示时间步长
k
的输入功率,
P
out[k]
表示时间步
k
的输出功率,
P
loss[k]
表示时间步长
k
的内部损耗功率,
P
cooling[k]
表示时间步长
k
的冷却功率,
C
表示燃料电池的热电容,
Δ
t
表示时间间隔,通过不断迭代离散数学模型,预测燃料电池堆温度在不同时间步长的变化
。3.
根据权利要求1所述的燃料电池温度预测控制系统的方法,其特征在于,所述优化求解使用优化算法,优化算法为线性规划
、
二次规划或非线性规划,对控制采集的温度数据优化,以最小化性能指标,目标函数
(subiect to)
:
P
cellmin
≤P
out[k]
≤P
cellmax
T
cellmin
≤T
cell[k]
≤T
cellmax
其中,
J
表示优化的性能指标
(
...
【专利技术属性】
技术研发人员:张勇,林鸿,姚娟,蔡晨晓,刘琪航,邹云,
申请(专利权)人:南京傲宁数据科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:
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