基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PEMFC變換器控制策略研究

李龍剛

摘 要： 為實現(xiàn)對PEMFC前級升壓變換器非線性輸出電壓的穩(wěn)定控制，改善系統(tǒng)輸出性能，根據(jù)PEMFC輸出特性將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PID控制器結(jié)合，設(shè)計了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID自適應(yīng)控制的Boost變換器。MATLAB/Simulink軟件仿真測試表明，當負載發(fā)生變化PEMFC電堆輸出電壓不穩(wěn)定時，所設(shè)計的控制器能夠?qū)⒆儞Q器輸出電壓快速平滑地過渡到300 V設(shè)定值。通過與傳統(tǒng)PID控制器進行對比，自適應(yīng)PID控制器能更好地抑制變換器輸出電壓的振蕩幅度，取得了更好的控制效果。

關(guān)鍵詞： 質(zhì)子交換膜燃料電池; Boost變換器; RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 控制策略

中圖分類號： TM911.4 ? ? ?文獻標志碼： A

Research on Control Strategy of PEMFC Converter

Based on RBF Neural Network

LI Longgang

（College of Electrical Engineering， Qingdao University， Qingdao 266071）

Abstract： In order to stabilize the nonlinear output voltage of PEMFC front-stage booster converter and improve the system output performance， according to PEMFC output characteristics，RBF neural network is combined with traditional PID controller to design a boost converter based on RBF neural network and PID adaptive control. MATLAB/Simulink software simulation test shows when the load changes and the output voltage of the stack is unstable， the PID adaptive controller can quickly and smoothly transfer the output voltage of the converter to the set value of 300V. Compared with the traditional PID controller， the adaptive PID controller can suppress the oscillation amplitude of the output voltage of the converter better and achieve better control effect.

Key words： Proton exchange membrane fuel cell; Boost converter; RBF neural network; Control strategy

0 引言

質(zhì)子交換膜燃料電池（Proton exchange membrane fuel cell， PEMFC）作為新能源發(fā)電中一種典型的分布式電源，具有工作溫度低、對環(huán)境污染小、能量轉(zhuǎn)化率高等特點，同時適合于作為移動電源，是燃料電池電動汽車和無人機的理想能源之一，應(yīng)用前景廣闊[1]。但燃料電池由于受到多種因素影響，使其成為一個高度非線性、強耦合的復雜系統(tǒng)。當負載、氫氧濃度以及溫度等影響因素發(fā)生變化時，電堆輸出電壓會產(chǎn)生波動，無法直接對負載供電，為了保證燃料電池供電系統(tǒng)穩(wěn)定運行，因此合理地設(shè)計PEMFC前級DC/DC變換器就具有重要的意義。

目前，關(guān)于變換器控制策略方面的研究也已有許多文獻。文獻[2]提出了一種用于Buck變換器的自適應(yīng)滯環(huán)滑?？刂品椒ǎ棺儞Q器能夠在更大的工作范圍內(nèi)獲得更好的調(diào)節(jié)性能。文獻[3]提出了一種輸出并聯(lián)雙有源全橋DC-DC變換器虛擬功率均衡控制方法，提高了變換器對于負載突變和輸入電壓突變時的響應(yīng)速度。文獻[4]設(shè)計了一種基于李導數(shù)的自適應(yīng)任意階滑模控制器，并通過仿真驗證了其有效性，但該任意階滑?？刂破鞅仨毚_定系統(tǒng)不確定函數(shù)的界，使系統(tǒng)最終完全收斂。以上文獻只是單一地針對具體的開關(guān)變換器進行研究?？紤]到PEMFC供電系統(tǒng)中變換器前級分布式電源具有隨機性、間接性等特點，因此在研究變換器控制策略時應(yīng)考慮PEMFC本身輸出特性對系統(tǒng)控制的影響，將分布式電源和變換器結(jié)合起來進行研究。針對PEMFC電堆輸出電壓穩(wěn)定性較差的特點，依據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，設(shè)計了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID自適應(yīng)控制的PEMFC-Boost變換器。通過仿真測試表明，在負載發(fā)生變化時所設(shè)計的變換器能夠?qū)⒆儞Q器輸出電壓快速平滑地過渡到300 V設(shè)定值。通過對比，自適應(yīng)PID控制器比傳統(tǒng)PID控制器能更好地抑制變換器輸出電壓的振蕩幅度，取得了更好的控制效果。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有逼近任意非線性函數(shù)的能力，在控制領(lǐng)域得到越來越多的關(guān)注。目前應(yīng)用比較普遍的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于每一個輸入樣本要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)全部權(quán)值，算法存在收斂速度緩慢，容易陷入局部極小等缺陷;而RBF網(wǎng)絡(luò)的每個隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)都構(gòu)成了擬合平面的基函數(shù)，是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，只有部分權(quán)值影響網(wǎng)絡(luò)輸出，提高了訓練速度，可以有效避免陷入局部極小值，具有更強的生命力。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成，其中輸入層與隱含層之間無權(quán)值連接，能夠直接把輸入向量傳遞到隱含層;隱含層作用是對從輸入空間到隱空間進行非線性變換;對隱含層的輸出結(jié)果進行線性加權(quán)求和便得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。