1.1意义：

能源是人类文明发展的原动力，能源技术是衡量一个国家的经济发展与生活水平的重要指针^[1]。燃料电池系统能提供清洁和高效的能源，目前正受到多家制造商对固定和移动应用的密集开发。

目前，燃料电池主要被分为六类^[2]。碱性燃料电池(AFC，Alkaline Fuel Cell)、磷酸盐燃料电池(PAFC，PhosphorousAcid Fuel)、熔融碳酸盐燃料电池(MCFC，MoltenCarbonate Fuel Cell)、固体氧化物燃料电池(SOFC，Solid OxideFuel Cell)、质子交换膜燃料电池(PEMFC，ProtonExchange Membrane Fuel Cell)和直接甲醇燃料电池(DMFC，DirectMethanol Fuel Cell)。其中,质子交换膜燃料电池的工作温度低、启动速度快、功率密度高,还是膜电极三合一组件,结构非常紧凑,其电解质由离子导电聚合物构成,不使用腐蚀性的液态电解质,使电池可以在任何方位、任何角度运行,这些优势使得非常适宜用作汽车及其他可移动设施的电源。

在目前的质子交换膜燃料电池发动机技术中，燃料电池阴极中的反应气体为压缩空气。PEMFC系统包括燃料电池堆模块，空气供给模块，增湿模块，冷却模块，以及控制模块，其中空气供给模块是最为重要的组成部分。其最为关键的技术是对阴极空气流量的精确控制。如果空气的流量太低，则会导致电池堆的供氧不足，从而导致燃料电池输出电压降低快速下降，在严重的情况下会导致短路和膜电池的表面出现过热点。如果空气的流量太高，不仅会显著提高燃料电池的输出电压，而且会大大增加风机消耗的功率，反而降低了电池的工作效率。因此精确控制燃料电池的空气供给流量是一个非常重要的技术，需要建立一个精确的数学模型在电池的设计阶段进行仿真，模拟不同客观条件下的输出特性并对PEMFC阴极的空气进行流量优化控制。

1.2目的：

通过建立一个数学模型，对PEMFC系统进行建模和仿真分析，优化系统的工作条件和参数，使PEMFC燃料电池处于最优的工作状态，并对该模型进行仿真测试。本文的研究目的是针对PEMFC空气供给系统开展系统建模，并利用预测控制方法对PEMFC阴极的空气进行流量优化控制，对比其与传统PID控制下的过氧比波动以及耗氢量情况，以此为实际燃料电池的设计指导。

1.3研究现状分析：

空气供应子系统( air supply subsystem) 通过空气压缩机向 PEMFC 的阴极提供电化学反应所需的氧气( 空气中含大约 21 %氧气)，是燃料电池内部最大的能量消耗子系统。目前在空气供应系统建模方面建立的模型大多是稳态模型，为燃料电池堆的空气供给系统工作原理提供了有用的信息，适合进行空气供给系统的元件选型和计算气体燃料的消耗量等，动态建模的工作相对较少^[3]。

陈海蓉^[4]等针对适用于燃料电池增程器系统的滑片式空气压缩机，利用相关测试数据和热力学校正的方法，建立空压机模型并进行仿真研究。仿真结果表明，该空气压缩机模型能够反映出口背压和空压机转速对出口空气流量的影响。清华大学杨武^[5]等建立了燃料电池堆与3种空气系统方案的仿真模型,分析和优化了压力和过量空气系数这两个空气系统重要参数,并进一步研究了两种利用涡轮增压器的复合式增压空气系统对电池堆性能和发动机效率的影响。Li P W^[6]等通过理论分析和实验测试研究了通过自由对流传质给氧气供给PEM燃料电池的可行性和限制并推导出最大适用的电流密度。同济大学高昆鹏^[7]等建立了较为完整的包括电堆、反应气体供应以及水热管理3个主要模块的45kW级质子交换膜燃料电池(PEMFC)发动机数学模型，选取冷却液入堆温度、空气过量系数和阴极入口空气压力为系统的操控变量，在给定电流密度下进行了电堆相关性能对操控变量的敏感性分析，该研究表明，为了获得较好的系统输出性能，应适当降低冷却液入堆温度，提高阴极入口空气压力。天津大学王红星^[8]等建立了氢空质子交换膜燃料电池阴极沿流道模型，模型研究了空气在流道中的动量传递、空气中各组分的质量传递和电极反应。将二维问题经积分均化后转化为较简单的一维问题，于是偏微分方程组转变为常微分方程组，使计算过程得以简化。J.T Pukrushpan^[9]等针对燃料电池组成系统的建模和控制问题进行了系统研究,并提出面向控制的燃料电池模型,建立了燃料电池的氢气供给模型、空气供给模型、燃料电池堆工作模型等,并分析了自动控制方式的实现。

相对来说，建模与控制及系统集成方面的研究也比较少，而且仅仅局限在物料传递与传质、水热平衡模型分析和建模的水平上，真正对各种控制理论、控制策略和控制方法的研究尚处于起步阶段。

建立PEMFC的空气供给系统模型进行仿真，了解其运行性能，才能对空气供给系统进行协调控制、控制策略设计。迄今为止，国内有关控制理论在PEMFC空气供给控制系统中研究和整体系统的分析还处于实验测试阶段，公开发表的文献相对较少。燃料电池空气供给系统传统的控制策略是前馈加反馈的控制方法，将燃料电池堆的输出需求电流被看作一个可测量的扰动，即电堆需求电流不可调节。也有一些文献在空气供应管理中考虑对燃料电池堆需求电流的调节^[10]。Walter Stuhler等提出一种简单的控制系统，这种系统包括PEM电堆和转速可调的压缩机，通过控制压缩机的转速来调节PEM电堆的输出电流达到给定值GruberJ K^[11]等介绍了分级控制的设计，以调节燃料电池的过氧比，主控制器计算必要的空气流量以稳定设定点的过氧比，使用Volterra系列模型的基于非线性模型的预测控制器（NMPC）被用作主控制器，从属控制器（非线性PI）使用由主控制器计算的参考流量来稳定压缩机中的流量并允许参考跟踪，所提出的控制策略被应用于其中进行模拟的燃料电池的全非线性模型。Mufford W E^[12]等设计了可用来控制功率输出的控制系统，发电系统由电堆和一系列电气负载组成，电堆的功率输出取决于压缩机的转速。控制系统参考传感器输入的电流信号，采用前向的控制信号调节压缩机转速，可以满足实时功率的需要。Danzer MA^[13]等提出了一种基于模型的控制结构，其包括使用质量流量控制器（MFC）和出口节流阀作为制动器的阴极压力和过氧比的多变量控制，对于两个受控变量，可以独立指定适当的期望值，对于推导出的非线性供气系统的动态模型采用了微分平滑的先进控制技术。Golbert J^[14]将燃料电池模型线性化，用预测控制方法满足了功率的需求，但其预测模型是基于偏微分方程的解析模型，难以实际应用。张天贺，全书海^[15]等设计了PEMFC空气供给自适应模型PID控制算法,根据建立的控制对象模型,进行控制系统的仿真,仿真结果与实验结果证明设计的自适应模糊PID控制方法使系统响应时间短,稳态误差小。同济大学许思传^[16]等做了燃料电池发动机空气参数最优控制的研究。中科院自动化研究所熊鹰飞^[17]等给出了一种小型质子交换膜燃料电池的阴极流量与压力的协调控制方法，从控制的角度给出了一种小型质子交换膜燃料电池的气体流量系统模型，并且将它与燃料电池电化学模型结合起来，形成了整个燃料电池系统的动态模型。卫国爱^[2]等根据动态神经网络对非线性模型的自适应辨识能力,提出了基于Elman神经网络的空气流量、空气压力目标值与燃料电池输出功率之间的预测模型,并通过仿真验证了预测模型的有效性，为提高空气流量的响应速度,提出了基于空气流量机理模型的Fuzzy-PID复合控制策略,通过设定控制阀值和控制参数的整定,使Fuzzy-PID复合控制既具有Fuzzy控制的快速性,又具有PID控制的精确性,改善了空气流量的控制性能。赵冬冬^[18]等采用滑模变结构方法控制离心压缩机的输出流量，使其在动态负载情况下满足燃料电池对空气供给的要求，采用基于 super-twisting 的二阶滑模控制压缩机的驱动转矩，实现对输出流量的动态调节，仿真结果证明了该方法的有效性。徐腊梅^[19]等基于燃料电池的分布参数模型和集总参数模型进行了燃料电池的动态特性研究。

尽管在质子交换膜燃料电池建模与控制领域己经取得了一些成绩，但是，目前还存在一些比较突出的问题。由于空气供给系统的功耗直接影响PEMFC发动机效率，空气流量、压力、温度等对发动机系统性能产生重要影响。空气供应必须要能满足PEMFC发电系统的动态性、鲁棒性的要求，本课题对燃料电池发动机空气供给系统建立了有效的模型，应用预测控制的思想对空压机流量优化控制进行了研究。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

1)质子交换膜燃料电池电堆及各子系统的Matlab/Simulink数学模型搭建；