基于模糊卡尔曼滤波的氢燃料电池迭代控制方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于模糊卡尔曼滤波的氢燃料电池迭代控制方法及装置，该方法模型精度高且能迭代地适应因操作条件改变而发生的性能变化，延长电池的使用寿命，提高氢燃料电池的利用效率。首先介绍了模糊Takagi–Sugeno(TS)建模方法、卡尔曼滤波以及卡尔曼滤波在模糊TS建模中的应用；其次，将基于卡尔曼滤波在模糊TS建模中的方法应用于实际的燃料电池中，分别从均匀划分、差分聚类以及CMeans聚类三个不同初始化条件下基于扩展卡尔曼滤波的两种算法与传统的反向传播算法进行对比；最后，实验表明基于扩展卡尔曼滤波的氢燃料电池模糊迭代建模方法可以建立一个精确的燃料电池非线性数学模型，对于设计高效的燃料电池控制系统是非常有效的。