Para la selección de algoritmos de control de sistemas de pilas de combustible en vehículos de hidrógeno, es crucial considerar los requisitos de control y el nivel de implementación. Un buen algoritmo de control permite un control preciso del sistema, eliminando errores en estado estacionario y logrando un control de alta precisión. Los investigadores han explorado diversos algoritmos de control para sistemas de pilas de combustible, incluyendo el control proporcional-integral, el control por realimentación de estado, el control predictivo segmentado por realimentación negativa, el control de prealimentación no lineal y el control de realimentación del regulador cuadrático lineal, así como el control predictivo generalizado. Sin embargo, estos algoritmos de control no son adecuados para vehículos de hidrógeno debido a la no linealidad e incertidumbre de los parámetros del sistema. Estos algoritmos presentan limitaciones, especialmente ante cambios dinámicos de carga y variaciones en los parámetros del sistema, lo que resulta en un rendimiento inaceptable en lazo cerrado.
Actualmente, el algoritmo de control más adecuado para sistemas de pilas de combustible es el control difuso. Partiendo de este, los investigadores han propuesto un algoritmo de control más apropiado denominado control incremental difuso de dominio variable. Este algoritmo conserva las ventajas del control difuso, como la independencia de los modelos precisos del objeto controlado, la simplicidad de su estructura, su buena adaptabilidad y su robustez. Además, aborda los problemas de baja precisión en estado estacionario y errores estáticos que pueden surgir en el control difuso. Mediante el uso de factores de escala para expandir o contraer el dominio difuso, el algoritmo aumenta indirectamente el número de reglas de control, logrando errores nulos en estado estacionario y un control de alta precisión. Asimismo, el sistema de control incremental difuso de dominio variable presenta una respuesta dinámica rápida dentro de un amplio rango de errores, lo que permite al sistema evitar zonas muertas de ajuste dentro de rangos de desviación pequeños y mejora aún más el rendimiento dinámico y estático del sistema, así como su robustez.
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No linealidad e incertidumbre de los parámetros del sistema de celda de combustible
Si bien los vehículos con pila de combustible de hidrógeno ofrecen ventajas como bajo nivel de ruido, alta eficiencia, buen rendimiento y gran autonomía gracias al hidrógeno gaseoso como fuente de energía, en su interior se producen simultáneamente numerosos procesos de transporte interno, como la transferencia de calor, la transferencia de carga, la emisión de productos y el suministro de gases reactivos. Como consecuencia, factores como la temperatura, la humedad, el flujo de aire y la corriente se distribuyen de forma desigual a lo largo del campo de flujo de reactivos. Esto introduce no linealidad e incertidumbre en el sistema de pila de combustible, y si estos factores no se controlan adecuadamente, pueden tener efectos adversos en el rendimiento y el estado de la pila.
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Ventajas del control incremental difuso de dominio variable
El control incremental difuso de dominio variable es una optimización basada en el control difuso. No solo conserva las ventajas del control difuso, como la independencia de los modelos precisos del objeto controlado, la simplicidad de su estructura, su buena adaptabilidad y su gran robustez, sino que también aborda los posibles problemas de baja precisión en estado estacionario y errores estáticos propios del control difuso. Mediante el uso de factores de escala para expandir o contraer el dominio difuso, las reglas de control pueden incrementarse indirectamente, lo que permite obtener errores nulos en estado estacionario y un control de alta precisión. Además, la velocidad de respuesta dinámica del sistema de control incremental difuso de dominio variable es rápida dentro de un amplio rango de errores, lo que permite al sistema evitar zonas muertas de ajuste dentro de pequeños rangos de desviación y mejora aún más el rendimiento dinámico y estático del sistema, así como su robustez.
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Fecha de publicación: 11 de octubre de 2023
