燃料电池偏振曲线在线参数估计的收敛性保证：理论和实验结果
摘要：在线估计质子交换膜燃料电池（PEMFC）极化曲线的参数是本文研究的问题。这个曲线描述了PEMFC的电压和电流之间的静态关系。即使是离线，设计这个估计器的任务也很复杂，因为不确定的参数以高度非线性的方式输入到曲线中，即以不可分离的非线性形式。我们考虑了几种极化曲线模型的情景，从标准的完整模型开始，包括对这个复杂数学函数的几种流行简化模型。在所有情况下，我们导出了可分离的回归方程，无论是线性还是非线性参数化，这对于参数估计器的实施至关重要。我们集中关注在适当的激励条件下，能够确保全局参数收敛的在线估计方案。由于这些全局收敛性质，估计器对于不可避免的加性噪声和结构不确定性是鲁棒的。此外，它们的在线特性赋予了方案跟踪（缓慢的）参数变化的能力，这些变化在PEMFC的运行过程中发生。这两个特点 - 在耗时的离线数据拟合过程中不可用 - 使得所提出的估计器对于给定PEMFC的在线节省时间特性的表征，以及故障检测程序和基于模型的自适应控制策略的实施非常有帮助。我们还提供了验证理论主张的仿真和实验证据。
作者：Carlo Beltran, Alexey Bobtsov, Romeo Ortega, Diego Langarica-Cordoba, Rafael Cisneros, Luis H. Diaz-Saldierna
论文ID：2308.06588
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-15