基于模糊观测器并行分布补偿控制器的质子交换膜燃料电池氧过剩比控制研究

为解决 PEMFC 氧过剩比直接测量难、系统非线性控制等问题，研究人员基于 Takagi–Sugeno 模型设计模糊观测器及 PDC 控制器。仿真表明该方案提升了跟踪精度与抗干扰能力，对优化 PEMFC 性能、提高能量效率意义重大。

　　在能源需求激增与环保理念盛行的当下，氢能作为清洁高效的二次能源备受关注。质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC）因具有高功率密度、零污染、启动快等优势，在电动汽车动力系统与 stationary 供能领域展现出广阔应用前景。然而，其能量转换效率受内部复杂物理化学过程制约，尤其是氧过剩比（λ_O?）的精准控制难题亟待解决。λ_O?是衡量氧气供给与消耗平衡的关键参数，直接影响电池输出电压与水热管理性能。但由于缺乏可靠传感器，无法直接测量该参数，且系统存在强非线性特性，传统线性控制方法在负载突变时易出现响应滞后、超调量大等问题，导致氧气饥饿或功率损耗，严重制约 PEMFC 的高效稳定运行。

为突破上述瓶颈，Cadi Ayyad 大学的研究人员开展了针对 PEMFC 氧过剩比的非线性控制策略研究。相关成果发表在《International Journal of Hydrogen Energy》，为燃料电池控制系统的优化提供了新的技术路径。

研究团队采用的核心技术方法包括：一是基于物理原理构建 PEMFC 空气供给系统的三阶非线性简化模型，该模型纳入阴极压力、供应歧管压力等关键状态变量，在降低计算复杂度的同时保留动态特性；二是利用 Takagi–Sugeno（T–S）模糊模型对非线性系统进行线性化分解，将全局复杂动态行为表示为多个局部线性子系统的模糊加权组合；三是设计模糊观测器，通过求解线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality，LMI）合成观测增益，实现对不可测状态（如阴极压力）的实时估计；四是基于并行分布补偿（Parallel Distributed Compensation，PDC）控制律，为每个子系统设计状态反馈控制器，通过 LMI 条件保证闭环系统的 Lyapunov 稳定性。

系统建模与模糊观测器设计

研究首先建立 PEMFC 空气供给系统的数学模型，核心状态方程描述了空气压缩机流量、阴极压力与氧气浓度的动态关系。针对传感器成本与安装限制问题，提出基于 T–S 模糊模型的观测器设计方法。通过将系统非线性动态划分为多个模糊规则，每个规则对应一个线性子系统，设计相应的线性观测器。利用 LMI 技术优化观测器增益，确保估计误差收敛，实现对阴极压力（x₂）与供应歧管压力（x₃）的高精度估计，为 λ_O?的间接计算提供关键数据支撑。

非线性控制器设计与稳定性分析

基于模糊观测器的状态估计结果，采用 PDC 控制策略设计非线性控制器。该控制器由各子系统的线性控制器通过模糊权重合成，形成全局非线性控制律。通过构造 Lyapunov 函数，推导得出保证系统稳定的 LMI 条件，将控制器增益设计转化为凸优化问题。理论分析表明，所设计的控制器能够有效抑制系统参数不确定性与外部干扰的影响，确保 λ_O?跟踪期望轨迹。

仿真结果与性能验证

在 MATLAB 环境下构建高保真仿真模型，对所提控制方案进行验证。结果表明，在负载电流阶跃变化时，λ_O?能够快速跟踪设定值，动态响应超调量小于 5%，调节时间短于 1 秒，展现出优异的跟踪性能。与线性二次高斯（LQG）控制器、滑模控制器（SMC）等传统方法对比，所提 PDC 控制器在抗干扰测试中表现出更强的鲁棒性，当空气压缩机效率波动 ±10% 时，λ_O?稳态误差控制在 ±2% 以内，显著优于对比方法。此外，控制器能够有效提升 PEMFC 的净功率输出，在动态过程中维持较高的能量转换效率。

研究通过理论建模、控制器设计与仿真验证，构建了一套完整的 PEMFC 氧过剩比非线性控制方案。基于 T–S 模糊模型的观测器与 PDC 控制器协同作用，解决了不可测状态估计与强非线性控制难题，为燃料电池系统的实时优化控制提供了可靠技术手段。该研究成果不仅提升了 PEMFC 在动态工况下的稳定性与效率，还为复杂非线性能源系统的控制策略设计提供了新思路，对推动氢能技术的实用化进程具有重要的理论意义与工程应用价值。未来研究可进一步结合实验验证，优化控制器参数，并探索其在多堆燃料电池系统中的扩展应用。