基于自适应无模型预测控制的分层燃料电池温度控制方法

本发明公开了一种基于自适应无模型预测控制的分层燃料电池温度控制方法。首先，上层决策器基于电堆的极化曲线确定不同工况下的最优电堆温度，并将最优电堆温度作为最优参考温度输出至下层控制器。在下层控制器中，先基于电池运行的实时输入输出数据，通过引入辅助松弛变量来实现电堆温度的非线性预测。然后在每个执行周期通过求解带约束的优化问题获取最优控制变量，驱动水泵和散热器完成电堆温度的最优控制。本发明相比于传统控制方法降低了对模型的依赖度；相比传统模型预测控制方法，本发明具有低计算复杂度，对控制器硬件要求低等优势，一定程度上解决了质子交换膜燃料电池非线性强、耦合性强、控制难度大的问题。