基于MATLAB的燃料电池电堆温度智能预测控制系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发燃料电池电堆温度智能预测控制系统。通过实时监测电堆运行状态，建立温度动态预测模型，实现冷却系统的滚动优化控制，确保电堆工作在最优温度区间，提高系统效率和稳定性。

详 情 说 明

燃料电池电堆温度智能预测控制系统

项目介绍

本项目开发了一个基于预测控制算法的燃料电池电堆温度智能控制系统。系统通过实时采集电堆运行状态数据，建立温度动态预测模型，并采用滚动优化策略对冷却系统进行精确调控。该系统能够确保电堆工作温度稳定在最优区间，同时显著提高燃料电池系统的效率和寿命。

核心技术包括模型预测控制（MPC）算法、系统辨识与动态建模技术、实时优化与反馈调节技术。

功能特性

• 实时数据采集：集成多种传感器数据，包括电堆电流/电压、入口/出口温度、冷却液流量与温度、环境温湿度等
• 动态预测建模：基于历史运行数据建立电堆温度动态预测模型
• 智能预测控制：采用MPC算法实现冷却系统的前馈-反馈复合控制
• 滚动优化调控：通过在线优化计算生成最佳冷却系统调节指令
• 性能监测评估：实时监控温度控制效果，提供稳定性、超调量等评估指标
• 能效分析报告：生成燃料利用率、热管理效能等系统能效分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备电堆历史运行数据用于模型训练
2. 系统初始化：配置传感器参数和控制参数
3. 模型训练：使用历史数据训练温度预测模型
4. 实时控制：启动实时监测与控制循环
5. 结果分析：查看温度预测曲线和控制效果评估报告

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 优化工具箱
• 数据采集工具箱（如需要与实际硬件连接）
• 至少8GB内存（建议16GB以上用于大型数据集处理）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据采集接口的初始化、实时传感器数据的读取与预处理、电堆温度动态预测模型的调用与更新、基于模型预测控制算法的优化计算、冷却系统控制指令的生成与输出、温度预测曲线的绘制与显示，以及系统性能指标的实时计算与评估。该文件作为整个预测控制系统的调度中枢，协调各功能模块有序工作，完成从数据采集到控制执行的完整闭环。