基于模糊神经网络PID的质子交换膜燃料电池温度控制策略

舒晨; 王桂华; 白书战; 朱思鹏

doi:10.19471/j.cnki.1673-6397.2026.02.005

内燃机与动力装置 ›› 2026, Vol. 43 ›› Issue (02) : 35 -44. DOI: 10.19471/j.cnki.1673-6397.2026.02.005

基于模糊神经网络PID的质子交换膜燃料电池温度控制策略

舒晨, 王桂华, 白书战, 朱思鹏

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摘要

为解决质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)电堆在动态负载下易出现温度波动、区域温差偏离与控制鲁棒性不足等问题，建立燃料电池电堆-冷却回路联合仿真模型，基于Simulink构建以燃料电池冷却液进、出口温差为核心的闭环控制框架，设计模糊比例微分积分(proportional integral derivative, PID)及模糊神经网络PID控制器；采用阶跃电流工况，对比分析传统PID、模糊PID、模糊神经网络PID 3种控制策略下，燃料电池出、入口水温及冷却液流量的动态响应特性。仿真结果表明，相比传统PID、模糊PID,采用模糊神经网络PID控制策略时，电堆出、入口水温与温差的控制效果和精度均有显著提高，阶跃电流工况下能够显著减小温度响应超调量、缩短调节时间并保持更好的鲁棒性，从而有效实现燃料电池热管理系统的高性能控制。