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Optimal Control Design for Proton Exchange Membrane Fuel Cell via Genetic Algorithm

机译：基于遗传算法的质子交换膜燃料电池最优控制设计

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Water management in PEM fuel cell has become an important issue since it can improve cellperformance and lifetime. This paper presents a dynamic model of Proton Exchange Membrane FuelCell (PEMFC), and an optimal PID controller based on Genetic Algorithm has been developed. Thisprocess can control the cell voltage with changes like current disturbance and uncertainty in model.The proposed controller is compared with CHR-PID (Chien-Hrones-Roswick approach to design aclassic PID controller) and predictive control. The comparison shows that an optimal controller hasgood performance. Models and optimal PID controller are implemented in MATLAB and SIMULINKenvironment. Simulation results show that, this approach can adjust the anode and cathode water molefractions. When changes applied to model, the cell voltage oscillates and after little time converges tosetpoint and it would be constant. Thus, the cell water content maintains within a satisfactory intervalirrespective of changes in the cell current and parameter in model. This process is caused to extend thelifetime of PEM fuel cell stack.
机译：PEM燃料电池中的水管理已成为一个重要问题，因为它可以提高电池性能和寿命。提出了质子交换膜燃料电池（PEMFC）的动力学模型，并开发了基于遗传算法的最优PID控制器。该过程可以控制电池电压的变化，例如电流扰动和模型不确定性。将该控制器与CHR-PID（Chien-Hrones-Roswick方法设计经典PID控制器）和预测控制进行了比较。比较表明，最优控制器具有良好的性能。在MATLAB和SIMULINK环境中实现了模型和最佳PID控制器。仿真结果表明，这种方法可以调节阳极和阴极的水摩尔分数。当对模型进行更改时，电池电压会振荡，并且经过很短的时间会收敛到设定点，并且它将保持恒定。因此，细胞水含量保持在令人满意的间隔内，而与模型中细胞电流和参数的变化无关。导致该过程延长了PEM燃料电池堆的寿命。

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