燃料电池热管理方法研究基于模糊逻辑与遗传算法的反复探索揭秘开关电源工作原理
导语：高效的质子交换膜燃料电池 (Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC) 热管理对于提升氢燃料电池汽车的安全性、耐久性以及运行效率至关重要。本文提出了一种基于模糊逻辑与遗传算法的 PEMFC 电堆热管理控制方法，该方法能够有效地保持电堆出入口温度在设定值内。该方法利用 PEMFC 热管理系统模型中电堆出入口温度变化设计了二维模糊控制器，并通过遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数，以提高控制精度。此外，本文选用了 Autonomie 软件中的氢燃料电池汽车，在两种标准工况下进行了热管理方法验证。仿真结果表明，经过优化后的模糊控制器具有更高的控制精度和更低的温度偏差。
引言
随着环境保护意识的增强和资源能源消耗问题日益突出，新能源汽车发展迅速，其中氢燃料电池汽车因其清洁、高效、可靠等特点受到广泛关注。PEMFC 具有较高能量转换效率、可低温运行和零排放等优势，但其工作温度对性能影响显著，因此需要有效地进行热管理。
目前，PEMFC 热管理主要采用 PI 控制、状态反馈控制、预测控制和模糊控制等方法，但这些方法存在一定局限性，如响应速度慢或抗干扰能力不足。本文提出的基于模糊逻辑与遗传算法的热管理方法结合了规则型能量策略，以适应复杂工况并优化了模糊相对于未优化的一般情况下的表现。
PEMFC 热管理系统模型
本文设计了一套完整且详细的地球力学动态模型，将包括水箱模型和散热器模型。在实际应用中，这些参数将根据具体条件进行调整以获得最佳性能。
2.1 电堆温度动态模型
根据能量守恒定律建立 PEMFC 的动态模式，其主要包含反应总功率 Qreact, 负载消耗 Pst , 气体带入 / 带出的 Qout / Qin 和冷却水带走 Qcl 及辐射散发 Qamb 等项。
模式演示
图 3 模式演示
结论
本文提出了一种新的基于模糊逻辑与遗传算法的 PE