基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法
1.本发明涉及燃料电池控制技术领域，具体涉及一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法。
背景技术：
2.作为燃料电池汽车的重要部件，空气压缩机的主要作用在于将空气加压后输入到燃料电池中，以供与氢气发生反应进而放电。为了满足空气的供应，空气压缩机的转速通常需要达到数万转甚至数十万转，在高速转动时，空气压缩机会产生扰动，尤其是当工况发生变化时，会导致空气流量的突变，这会导致空气压缩机的扰动更加剧烈。
3.在现有技术中，如何减少空气压缩机在转动时的扰动，是本领域亟待解决的重要问题之一。
技术实现要素：
4.本发明的目的是提供一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，以解决现有技术中的不足，它能够基于预测的结果对下一时刻进行控制。即，在控制某一时刻的转速之前，已经获取了扰动参数，利用该扰动参数，能够对该时刻的控制参数进行预修正，从而保证控制精度，能够降低空气压缩机在工作时的扰动。
5.本发明提供了一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，包括如下步骤，
6.s1，以当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度为输入，以下一时刻的空气压缩机转速和扰动参数为输出构建神经网络模型；
7.s2，实时获取当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度，并作为输入导入到所述神经网络模型中，得到下一时刻的燃料电池输出功率、空气压缩机预测转速和预测扰动参数；
8.s3，将预测扰动参数作为第一反馈参数，将空气压缩机预测转速和燃料电池输出功率作为控制目标对空气压缩机转速进行控制。
9.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选的是，步骤s3包括如下步骤，
10.s31，根据下一时刻的燃料电池输出功率、下一时刻的空气压缩机预测转速进行参数分配；
11.s32，计算下一时刻的氢气阀门开度和空气阀门开度；
12.s33，按步骤s32的计算结果控制氢气阀门开度和空气阀门开度；
13.s34，将预测扰动参数作为第一反馈参数，通过第一反馈参数对控制参数进行修正，以对空气压缩机转速进行控制。
14.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选
的是，步骤s31中，参数分配包括根据下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速，计算最佳的氢气和空气供给方案。
15.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选的是，还包括以下步骤，
16.s4，实时获取空气压缩机的实际转速；
17.s5，将空气压缩机的实际转速与经过第一反馈参数修正后的控制参数对应的目标转速作差，将差值记为第二反馈参数；
18.s6，将第二反馈参数对控制参数进行二次修正，以对空气压缩机转速进行控制。
19.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选的是，步骤s31包括如下具体步骤，
20.s311，获取预测的下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速；
21.s312，以下一时刻的燃料电池输出功率，计算氢气进气需求量和空气进气需求量。
22.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选的是，步骤s32中包括如下具体步骤，
23.s321，获取当前氢气阀门开度；
24.s322，根据氢气进气需求量，调节下一时刻所述氢气阀门开度，以使下一时刻的氢气进气需求量达到氢气进气需求量；
25.s323，获取当前空气阀门开度；
26.s324，根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，确定下一时刻的空气阀门开度。
27.如上所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，可选的是，步骤s324中，具体包括如下步骤，
28.s3241,根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，从预先设置的空气阀门开度随空气进气需求量、空气压缩机转速的map图中查对应的空气阀门开度；
29.s3242，将步骤s3241中确定的空气阀门开度，作为下一时刻的空气阀门开度。
30.与现有技术相比，本发明通过构建的神经网络模型，根据当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度为输入，对下一时刻的空气压缩机转速和扰动参数为输出构建神经网模型。在使用时，通过当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度，并作为输入导入到所述神经网络模型中，得到下一时刻的燃料电池输出功率、空气压缩机预测转速和预测扰动参数。
31.根据预测扰动参数，预先对控制参数进行修正，并以空气压缩机预测转速作为下一时刻的空气压缩机的目标转速。由于控制参数经过了预测的扰动参数的修正，能够减小下一时刻的空气压缩机的扰动。
附图说明
32.图1是本发明的整体步骤流程图；
33.图2是本发明步骤s3的具体步骤流程图；
34.图3是本发明步骤s31的具体步骤流程图；
35.图4是本发明步骤s32的具体步骤流程图；
36.图5是本发明步骤s324的具体步骤流程图。
具体实施方式
37.下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
38.本发明的实施例：请参照图1到图4，本发明提出了一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其中，包括如下步骤，
39.s1，以当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度为输入，以下一时刻的空气压缩机转速和扰动参数为输出构建神经网络模型。
40.具体实施时，该神经网络模型的输入为当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度，输出为下一时刻的空气压缩机转速、扰动参数和下一时刻的燃料电池输出功率，即，输出为下一时刻的空气压缩机转速、下一时刻的扰动参数和下一时刻的燃料电池输出功率。
41.在具体实施时，先通过大量数据对神经网络模型进行训练，具体地，在训练时，所使用的数据为同一型号及配置的燃料电池汽车。具体地，训练所使用的数据不少于1000条。
42.当神经网络训练完成后，用于对燃料电池汽车的控制，具体实施时，s2，实时获取当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度，并作为输入导入到所述神经网络模型中，得到下一时刻的燃料电池输出功率、下一时刻空气压缩机预测转速和预测扰动参数。在具体实施时，当前时刻与下一时刻之间的时间长度为0.1s、0.2s或0.3s。当然，也可以是0.1s到0.3秒之间的其他数值。
43.通过将当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速度踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度作为输入，能够影响下一时刻空气压缩机转速的因素考虑在内，能够使预测结果更加准确。
44.s3，将预测扰动参数作为第一反馈参数，将空气压缩机预测转速和燃料电池输出功率作为控制目标对空气压缩机转速进行控制。具体实施时，经神经网络预测出下一时刻空气压缩机转速和下一时刻扰动参数后，按预测的结果对空气压缩机进行控制。需要指出的是，空气压缩机包括驱动电机和风机，本技术中指出的对空气压缩机进行控制，实际上是对驱动空气压缩机的电机进行控制。
45.具体地，为了实现控制过程，请参图2，步骤s3包括如下步骤，
46.s31，根据下一时刻的燃料电池输出功率、下一时刻的空气压缩机预测转速进行参数分配。具体地，要实现燃料电池汽车按一定的燃料电池输出功率工作，需要多个系统的相互配合，其中包括氢气供应系统和氧气供应系统，在需要达到设定的功率时，为了达到最佳，氢气的流量与氧气的流量应当以一定的比例进入到燃料电池堆。氢气流量的控制，主要是通过氢气阀门进行控制的，而空气流量的控制，主要是通过空气阀门的开度、空气压缩机转速等参数来实现控制的。因此，在本步骤中，参数分配包括根据下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速，计算最佳的氢气和空气供给方案。
47.具体地，请参照图3，步骤s31包括如下具体步骤，s311，获取预测的下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速。具体地，燃料电池输出功率用于分配氢气与空气的供给方案。更具体地，在步骤s312中，以下一时刻的燃料电池输出功率，计算氢气进气需求量和空气进气需求量。具体实施时，可以预先设置进气量分配参照表，即，氢气进气量与空气进气量的质量比随燃料电池输出功率和空气压缩机转速之间的变化表。换句话说，即是氢气进气量与空气进气量的质量比为z坐标，燃料电池输出功率为y坐标，空气压缩机转速为z坐标所形成的map图，依据燃料电池输出功率和空气压缩机转速，能够查到对应的氢气进气量与空气进气量的质量比，进而根据该质量比与燃料电池输出功率计算对应的氢气进气需求量和空气进气需求量。
48.s32，计算下一时刻的氢气阀门开度和空气阀门开度。具体实施时，氢气阀门开度、空气阀门开度由对应的氢气进气需求量和空气进气需求量计算得出。具体地，请参照图4，步骤s32中包括如下具体步骤，s321，获取当前氢气阀门开度。s322，根据氢气进气需求量，调节下一时刻所述氢气阀门开度，以使下一时刻的氢气进气需求量达到氢气进气需求量；s323，获取当前空气阀门开度；s324，根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，确定下一时刻的空气阀门开度。
49.更进一步地，请参照图5，步骤s324中，具体包括如下步骤，s3241,根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，从预先设置的空气阀门开度随空气进气需求量、空气压缩机转速的map图中查对应的空气阀门开度；具体地，空气阀门开度随空气进气需求量、空气压缩机转速的map图是指，以空气压缩机转速为横坐标、空气进气需求量为纵坐标、空气阀门开度为竖坐标所构成的坐标系中，以同一车型对应的数据所描绘的图，可通过插值的方法进行绘图。
50.s3242，将步骤s3241中确定的空气阀门开度，作为下一时刻的空气阀门开度。
51.s33，按步骤s32的计算结果控制氢气阀门开度和空气阀门开度。在具体实施时，对于氢气阀门和空气阀门的开度的控制，也可以通过设置流量传感器，对氢气阀门和空气阀门的控制主要通过向增大或减少的方向改变阀门开度。这种控制方式有一定的滞后。本技术中，通过提前精确计算氢气阀门开度和空气阀门开度，能够减少控制的滞后。
52.s34，将预测扰动参数作为第一反馈参数，通过第一反馈参数对控制参数进行修正，以对空气压缩机转速进行控制。具体地，下一时刻的第一反馈参数在当前时刻产生，通过这种预反馈的方式，能够大大提高控制的精确度。有利于消除反馈参数滞后的问题。
53.在具体实施时，为了进一步提高控制效果，还包括以下步骤，
54.s4，实时获取空气压缩机的实际转速；具体地，实际转速为当前时刻的空气压缩机转速。
55.s5，将空气压缩机的实际转速与经过第一反馈参数修正后的控制参数对应的目标转速作差，将差值记为第二反馈参数。所述第二反馈参数用于反馈控制，以进一步提高控制精度。
56.s6，将第二反馈参数对控制参数进行二次修正，以对空气压缩机转速进行控制。
57.需要指出的是，通过第一反馈参数，在工况切换时，即，空气压缩机转速变化时，能够及时准确地调节控制精度。而在平稳工况下，通过第二反馈参数，能够进一步提高控制精度。
58.以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。
技术特征：
1.一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：包括如下步骤，s1，以当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度为输入，以下一时刻的空气压缩机转速和扰动参数为输出构建神经网络模型；s2，实时获取当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度，并作为输入导入到所述神经网络模型中，得到下一时刻的燃料电池输出功率、空气压缩机预测转速和预测扰动参数；s3，将预测扰动参数作为第一反馈参数，将空气压缩机预测转速和燃料电池输出功率作为控制目标对空气压缩机转速进行控制。2.根据权利要求1所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：步骤s3包括如下步骤，s31，根据下一时刻的燃料电池输出功率、下一时刻的空气压缩机预测转速进行参数分配；s32，计算下一时刻的氢气阀门开度和空气阀门开度；s33，按步骤s32的计算结果控制氢气阀门开度和空气阀门开度；s34，将预测扰动参数作为第一反馈参数，通过第一反馈参数对控制参数进行修正，以对空气压缩机转速进行控制。3.根据权利要求2所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：步骤s31中，参数分配包括根据下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速，计算最佳的氢气和空气供给方案。4.根据权利要求1到3任意一项所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：还包括以下步骤，s4，实时获取空气压缩机的实际转速；s5，将空气压缩机的实际转速与经过第一反馈参数修正后的控制参数对应的目标转速作差，将差值记为第二反馈参数；s6，将第二反馈参数对控制参数进行二次修正，以对空气压缩机转速进行控制。5.根据权利要求1所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：步骤s31包括如下具体步骤，s311，获取预测的下一时刻的燃料电池输出功率和下一时刻的空气压缩机预测转速；s312，以下一时刻的燃料电池输出功率，计算氢气进气需求量和空气进气需求量。6.根据权利要求5所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：步骤s32中包括如下具体步骤，s321，获取当前氢气阀门开度；s322，根据氢气进气需求量，调节下一时刻所述氢气阀门开度，以使下一时刻的氢气进气需求量达到氢气进气需求量；s323，获取当前空气阀门开度；s324，根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，确定下一时刻的空气阀门开度。
7.根据权利要求6所述的基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，其特征在于：步骤s324中，具体包括如下步骤，s3241,根据空气进气需求量和下一时刻的空气压缩机预测转速，从预先设置的空气阀门开度随空气进气需求量、空气压缩机转速的map图中查对应的空气阀门开度；s3242，将步骤s3241中确定的空气阀门开度，作为下一时刻的空气阀门开度。
技术总结
本发明公开了一种基于扰动预测的燃料电池空气压缩机转速补偿控制方法，包括如下步骤，以燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车速和加速度为输入，以下一时刻的空气压缩机转速和扰动参数为输出构建神经网络模型；获取当前时刻的燃料电池输出功率、氢气流量、空气阀门开度、加速踏板行程、制动踏板行程、车辆的加速度，导入到神经网络模型中，得到下一时刻的燃料电池输出功率、空气压缩机预测转速和预测扰动参数。本发明能够对该时刻的控制参数进行预修正，从而保证控制精度，能够降低空气压缩机在工作时的扰动。扰动。扰动。
