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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种适用于复杂工况场景的质子交换膜PEM电解槽压力控制方法，包括：确定质子交换膜电解槽的微分方程并进行离散化，用来生成电解槽的运行数据；根据运行数据计算相应的高维观测量数据，并拟合能描述高维观测量演化的近似Koopman算子和提取矩阵；由近似Koopman算子形成高维预测器；检验高维预测器的预测性能，如果预测精度不理想则进行调整；设计以使极室气压跟踪设定值为目标的Koopman模型预测控制器，根据电解槽的安全规范设置合理的状态、输入、输出约束；采用模糊逻辑系统FLS来补偿高维预测器失配对被控变量造成的预测误差。利用本发明，可以在复杂工况场景下实现电解槽两极室压力的控制，使压力值跟踪给定参考值。

主权项：1.一种适用于复杂工况场景的质子交换膜电解槽压力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定质子交换膜电解槽的微分方程和电解槽的物理参数；S2、采用Runge-Kutta法对质子交换膜电解槽的微分方程进行离散化后，得到质子交换膜电解槽的离散化方程；S3、利用离散化方程生成电解槽的运行数据，所述运行数据为前状态数据、后状态数据、输入数据、扰动数据以及输出数据；S4、根据步骤S3的运行数据计算相应的高维观测量数据，并拟合能描述高维观测量演化的近似Koopman算子以及高维观测量数据的提取矩阵；其中，所述高维观测量数据包含提升函数值、输入数据以及扰动数据；S5、由步骤S4的近似Koopman算子形成以提升函数值为状态的高维预测器；S6、完成高维预测器的预测性能检验后，如果高维预测器的预测精度未达到预设的精度阈值，则选取新的提升函数，并重新计算高维观测量演化的近似Koopman算子以及高维观测量数据的提取矩阵，构建新的高维预测器并检验预测性能，直到达到预设的精度阈值；S7、将输出变量跟踪给定的参考值作为目标工况场景Koopman模型预测控制器的控制目标，根据电解槽的安全规范确定状态约束、输入约束、输出约束以及其他约束并整理为Koopman模型预测控制器的不等式约束，利用通过精度检验的高维预测器构建Koopman模型预测控制器的等式约束，根据控制目标、不等式约束以及等式约束构建各个时刻待求解的优化问题，将每个时刻得到的优化问题的解作为同一时刻电解槽的实际输入量；S8、根据每一时刻电解槽的实际输入量运行电解槽后，得到同一时刻电解槽的输出变量，计算每一时刻电解槽输出变量的跟踪误差，若存在跟踪误差，则由预先构建好的模糊逻辑系统补偿高维预测器在失配时对电解槽压力造成的预测误差。

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