CN112713288A - 一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法 - Google Patents

一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法，属于燃料电池加湿技术领域，包括控制器和鼓泡加湿器，控制器包括参考轨迹模型单元、优化算法单元、预测模型单元、温度控制单元和液位控制单元，鼓泡加湿器包括加热单元、散热单元、水循环单元、补水单元、鼓泡塔、温度变送单元、液位变送单元和气体湿度变送单元；参考轨迹模型单元根据采样露点温度更新参考轨迹；预测模型单元根据采样露点温度和去离子水温度的待优化控制律预测湿度响应曲线；优化算法单元根据参考轨迹和湿度响应曲线计算性能指标，获得最优控制律；温度控制单元根据最优控制律的控制量控制去离子水温度，进而实现气体的湿度控制。

Description

一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法
技术领域
本发明属于燃料电池加湿技术领域，具体涉及一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法。
背景技术
人类的快速发展离不开能源的开发利用，但如今所有能源中占比最大的化石能源属于不可再生能源，将随着时间的流逝不断耗尽。氢能作为一种二次能源，可以通过风能、太阳能、潮汐能等可再生能源电解水获取，被视为21世纪最具发展潜力的清洁能源。在氢能应用领域，燃料电池是氢能利用的理想形式，通过化学反应高效地将燃料的化学能转化为电能，整个反应过程不受卡诺循环的约束。其中，质子交换膜燃料电池(Proton ExchangeMembrane Fuel Cell，PEMFC)系统具有易于操作、转换效率高、对环境无污染等优点，拥有巨大的应用价值。
为了提高PEMFC的性能，提高质子交换膜的质子传导率，必须使质子交换膜的水含量控制在合适范围内。如果质子交换膜的水含量太小，将会导致燃料电池的欧姆阻抗增大，性能下降；如果质子交换膜的水含量太大，将会导致燃料电池电化学反应产生的水蒸汽凝结，形成液态水，阻塞反应气体的流道，导致反应气体在燃料电池内分布不均匀，增大同一时刻不同单电池电压之间的标准差，降低PEMFC的发电效率。
鼓泡加湿器可以实现有效且精确的湿度控制效果，能够通过控制反应气体湿度来改变质子交换膜的水含量。为了避免PEMFC在启动及加减载过程中，由于水含量不合适而导致输出性能的持续下降，通常在动态过程中就需要及时控制阴阳极中气态水浓度。鼓泡加湿器在恒温控制时的响应曲线如图1所示，启动过程中，当使去离子水温度17稳定在32℃时，由于反应气体加热和除沫器升温的时间较长，反应气体在加湿后经过除沫器时会被冷却，气体露点温度18需6000s后才能达到稳态30.8℃，该响应速度难以满足燃料电池系统的需求。因此，需提高鼓泡加湿器湿度控制的快速响应能力以满足动态调节的需求。目前，为了加快燃料电池系统加湿的响应速度，大多将喷雾加湿和鼓泡加湿进行组合，通过控制喷雾加湿来提高鼓泡加湿的响应速度，然而该装置设计复杂，成本较高。
因此，急需在不增加装置复杂度、不增加制造成本的情况下，针对鼓泡加湿器设计一种快速响应控制系统及控制方法，增大除沫器温度的变化率，加快气体湿度的响应速度。
发明内容
本发明针对上述现有技术中存在的问题，提出了一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法，在提升系统响应速度的同时，减小系统稳态误差和能耗，系统结构简单，成本低。
本发明所采用的技术方案如下：
一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统，包括控制器1和鼓泡加湿器7，其特征在于，所述控制器1包括参考轨迹模型单元2、优化算法单元3、预测模型单元4、温度控制单元5和液位控制单元6，所述鼓泡加湿器7包括加热单元8、散热单元9、水循环单元10、补水单元11、鼓泡塔13、温度变送单元14、液位变送单元15和气体湿度变送单元16；
所述气体湿度变送单元16用于监测鼓泡塔13的出口气体温度和出口气体相对湿度，并计算得到鼓泡塔13内气体的采样露点温度；所述温度变送单元14用于监测鼓泡塔13内去离子水温度和鼓泡塔13外部环境温度；所述液位变送单元15用于监测鼓泡塔13内去离子水的液位；
所述参考轨迹模型单元2根据气体湿度变送单元16提供的采样露点温度更新露点温度的参考轨迹；
所述预测模型单元4根据气体湿度变送单元16提供的采样露点温度和优化算法单元3提供的去离子水温度的待优化控制律，预测露点温度的湿度响应曲线；
所述优化算法单元3根据参考轨迹模型单元2提供的参考轨迹和预测模型单元4提供的湿度响应曲线，计算性能指标，获得性能指标最小时对应的待优化控制律，作为最优控制律；
所述温度控制单元5根据优化算法单元3提供的最优控制律的控制量，通过加热单元8、散热单元9和水循环单元10控制鼓泡塔13内去离子水温度；
所述液位控制单元6基于气体湿度变送单元16提供的出口气体相对湿度，判断出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度低于99％，液位控制单元6则基于液位变送单元15反馈的去离子水液位和预设的最优液位，控制补水单元11向鼓泡塔13补水，直至液位变送单元15反馈的去离子水液位达到预设的最优液位，之后液位控制单元6控制参考轨迹模型单元2更新露点温度的参考轨迹；若出口气体相对湿度高于99％，液位控制单元6则直接控制参考轨迹模型单元2更新露点温度的参考轨迹。
进一步地，所述预设的最优液位为鼓泡塔13中增湿腔22高度的75％。
进一步地，参考轨迹模型单元2通过一阶指数变化形式更新露点温度的参考轨迹Tdew，R，公式为：
Figure BDA0002932090480000021
Tdew，r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew，d，j＝1，2，...，P
Figure BDA0002932090480000031
其中，Tdew，r(k+j)，j＝1，2，...，P为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；TR为预设的参考轨迹时间常数，取值为采样周期Ts的5～100倍；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；Tdew，d为预设的期望露点温度；P为预测时域的维度，取值为5～40。
进一步地，所述待优化控制律Tw，M的公式为：
Figure BDA0002932090480000032
其中，Tw，M(k+l-1)，l＝1，2，...，M为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；M为控制时域的维度，取值为2～10。
进一步地，所述湿度响应曲线Tdew，P的公式为：
Figure BDA0002932090480000033
Figure BDA0002932090480000034
其中，Tdew，m(k+v)，v＝1，2，...，P为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔13内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔13内气体的流通质量；cs为鼓泡塔13中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔13中除沫器23的质量；λ为鼓泡塔13的热损耗系数，取值为0.5～0.99；Tdew，m(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)。
进一步地，所述ms替换为通过实验结果计算得到的鼓泡塔13中除沫器23的理论质量m′s，所述理论质量m′s为：
Figure BDA0002932090480000035
其中，n为采样周期个数，取值范围为10～100；Tw(k)为第k个采样周期时刻的去离子水采样温度，要求Tw(k)在n个周期内的方差小于0.001；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；Tdew(k+n)为第k+n个采样周期时刻的采样露点温度。
进一步地，计算性能指标J(k)的公式为：
Figure BDA0002932090480000043
Q＝diag[Q1 Q2 … QP]
R＝diag[R1 R2 … RM]
其中，Q为预设的误差权矩阵；Qj，j＝1，2，...，P为第k+j个采样周期时刻的误差权重，其取值为0～1；R为预设的控制作用权矩阵；Rl，l＝1，2，...，M为第k+l-1个采样周期时刻的控制作用权重，其取值为0～1；ΔTw，M为去离子水温度的待优化控制律Tw，M的变化；
Figure BDA0002932090480000044
为的ΔTw，M转置；diag[·]代表对角矩阵；
所述最优控制律为当性能指标J(k)最小时对应的待优化控制律。
一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设定鼓泡塔内气体的期望露点温度Tdew，d；
S2：设定控制系统参数，所述控制系统参数包括鼓泡塔的热损耗系数λ、参考轨迹时间常数TR、误差权矩阵Q和控制作用权矩阵R；
S3：判断鼓泡塔的出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度高于99％，则转至S5；否则转至S4；
S4：向鼓泡塔补去离子水，直至去离子水液位达到预设的最优液位，之后转回S3；
S5：根据鼓泡塔内气体的采样露点温度，更新露点温度的参考轨迹Tdew，R：
Figure BDA0002932090480000041
Tdew，r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew，d，j＝1，2，...，P
Figure BDA0002932090480000042
其中，Tdew，r(k+j)，j＝1，2，...，P为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；P为预测时域的维度，取值为5～40；
S6：根据鼓泡塔内气体的采样露点温度和去离子水温度的待优化控制律Tw，M，预测露点温度的湿度响应曲线Tdew，P；
其中，待优化控制律Tw，M为：
Figure BDA0002932090480000051
其中，Tw，M(k+l-1)，l＝1，2，...，M为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；M为控制时域的维度，取值为2～10；
湿度响应曲线Tdew，P的公式为：
Figure BDA0002932090480000052
Figure BDA0002932090480000053
其中，Tdew，m(k+v)，v＝1，2，...，P为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔内气体的流通质量；cs为鼓泡塔中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔中除沫器的质量；Tdew，m(k)即第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)；
S7：根据参考轨迹Tdew，R和湿度响应曲线Tdew，P，计算性能指标J(k)取最小值时的最优控制律T′w，M：
Figure BDA0002932090480000054
其中，ΔTw，M为去离子水温度的待优化控制律Tw，M的变化；
Figure BDA0002932090480000055
为的ΔTw，M转置；diag[·]代表对角矩阵；
采用二次规划方法求得性能指标J(k)最小时，对应的去离子水温度的待优化控制律，即最优控制律T′w，M；
S8：将最优控制律T′w，M的控制量作为去离子水温度的期望值，控制鼓泡塔内去离子水温度，进而实现对鼓泡塔内气体的湿度控制；
S9：判断燃料电池是否停止工作；若燃料电池仍在工作，则转回S3；否则，结束燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制流程。
进一步地，所述S4中预设的最优液位为鼓泡塔13中增湿腔22高度的75％。
本发明的有益效果为：
1、本发明提出一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统及控制方法，根据鼓泡塔内气体的采样露点温度，通过结合参考轨迹模型单元和预测模型单元，利用优化算法获得鼓泡塔内去离子水温度的最优控制律，进而实现对鼓泡塔内气体的湿度控制；
2、本发明的参考轨迹模型单元使用一阶指数变化形式获得露点温度的参考轨迹，通过调整参考轨迹时间常数，可以加快控制系统的响应速度；
3、本发明的预测模型单元采用理论计算公式预测露点温度的湿度响应曲线，预测结果与鼓泡塔内实际的露点温度偏差较小，且在计算性能指标时考虑了误差权重，进而减小控制系统的稳态误差；
4、本发明的优化算法的性能指标包含控制作用变化项，可减少最优控制律去离子水温度的变化率，降低控制系统加热单元和散热单元的能耗；
5、本发明提出的燃料电池鼓泡加湿器控制系统的装置结构简单，成本低。
附图说明
图1为现有技术中鼓泡加湿器在恒温控制时的响应曲线示意图；
图2为本发明实施例1所得燃料电池鼓泡加湿器控制系统的结构示意图；
图3为本发明实施例1所得燃料电池鼓泡加湿器控制系统中鼓泡加湿器的装置示意图；
图4为本发明实施例1所得参考轨迹和预测模型湿度响应曲线的示意图；
图5为本发明实施例1所得鼓泡加湿器露点温度实验数据与理论计算值对比图；
图6为本发明实施例1所得燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制方法流程图；
附图标记：
1、控制器；2、参考轨迹模型单元；3、优化算法单元；4、预测模型单元；5、温度控制单元；6、液位控制单元；7、鼓泡加湿器；8、加热单元；9、散热单元；10、水循环单元；11、补水单元；12、鼓泡加湿器在在最优控制律31下，从第k个采样周期时刻起的湿度响应曲线；13、鼓泡塔；14、温度变送单元；15、液位变送单元；16、气体湿度变送单元；17、去离子水温度；18、气体露点温度；19、进气电磁阀；20、止回阀；21、气体分布器；22、增湿腔；23、除沫器；24、环境温度变送器；25、去离子水温度变送器；26、补水水泵；27、补水电磁阀；28、储液箱；29、鼓泡加湿器露点温度实验数据；30、鼓泡加湿器露点温度的理论湿度响应曲线；31、最优控制律；32、参考轨迹；33、鼓泡加湿器在Tw，M(k)的控制量下，从第k+1个采样周期时刻起的湿度响应曲线；34、鼓泡加湿器在Tw，M(k+1)的控制量下，从第k+2个采样周期时刻起的湿度响应曲线；35、去离子水温度设定曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清晰，结合以下具体实施例，并参照附图，对本发明做进一步的说明。
实施例1：
本实施例提出了一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统，如图2所示，包括控制器1和鼓泡加湿器7，所述控制器1包括参考轨迹模型单元2、优化算法单元3、预测模型单元4、温度控制单元5和液位控制单元6，所述鼓泡加湿器7包括加热单元8、散热单元9、水循环单元10、补水单元11、鼓泡塔13、温度变送单元14、液位变送单元15和气体湿度变送单元16；
所述气体湿度变送单元16用于监测鼓泡塔13的出口气体温度和出口气体相对湿度，并计算得到鼓泡塔13内气体的采样露点温度；所述温度变送单元14包括环境温度变送器24和去离子水温度变送器25，分别用于监测鼓泡塔13外部环境温度和鼓泡塔13内去离子水温度；所述液位变送单元15用于监测鼓泡塔13内去离子水的液位；
所述参考轨迹模型单元2根据气体湿度变送单元16提供的采样露点温度，通过一阶指数变化形式更新露点温度的参考轨迹Tdew，R，
Figure BDA0002932090480000071
Tdew，r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew，d，j＝1，2，...，6
Figure BDA0002932090480000072
其中，Tdew，r(k+j)，j＝1，2，...，P为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；TR为预设的参考轨迹时间常数，取值为采样周期Ts的5～100倍；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；Tdew，d为预设的期望露点温度；
所述预测模型单元4根据气体湿度变送单元16提供的采样露点温度和优化算法单元3提供的去离子水温度的待优化控制律Tw，M，预测露点温度的湿度响应曲线Tdew，P；
其中，待优化控制律Tw，M为：
Figure BDA0002932090480000073
其中，Tw，M(k+l-1)，l＝1，2，3为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；
湿度响应曲线Tdew，P的公式为：
Figure BDA0002932090480000081
Figure BDA0002932090480000082
其中，Tdew，m(k+v)，v＝1，2，...，6为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔13内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔13内气体的流通质量；cs为鼓泡塔13中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔13中除沫器的质量；λ为鼓泡塔13的热损耗系数取值为0.5～0.99；Tdew，m(k)即第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)；
所述优化算法单元3根据参考轨迹模型单元2提供的参考轨迹Tdew，R和预测模型单元4提供的湿度响应曲线Tdew，P，计算性能指标J(k)：
Figure BDA0002932090480000084
Q＝diag[Q1 Q2 … Q6]
R＝diag[R1 R2 R3]
其中，Q为预设的误差权矩阵；Qj，j＝1，2，...，6为第k+j个采样周期时刻的误差权重；R为预设的控制作用权矩阵；Rl，l＝1，2，3为第k+l-1个采样周期时刻的控制作用权重；ΔTw，M为去离子水温度的待优化控制律Tw，M的变化；
Figure BDA0002932090480000083
为的ΔTw，M转置；diag[·]代表对角矩阵；
采用二次规划方法求得性能指标J(k)最小时，对应的去离子水温度的待优化控制律，即最优控制律T′w，M；
所述温度控制单元5根据优化算法单元3提供的最优控制律T′w，M的控制量，通过加热单元8、散热单元9和水循环单元10控制鼓泡塔13内去离子水温度；
所述液位控制单元6基于气体湿度变送单元16提供的出口气体相对湿度，判断出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度低于99％，液位控制单元6则基于液位变送单元15反馈的去离子水液位和预设的最优液位，控制补水单元11向鼓泡塔13补水，直至液位变送单元15反馈的去离子水液位达到预设的最优液位，液位控制单元6控制参考轨迹模型单元2更新露点温度的参考轨迹；若出口气体相对湿度高于99％，液位控制单元6则直接控制参考轨迹模型单元2更新露点温度的参考轨迹；所述预设的最优液位为鼓泡塔13中增湿腔22高度的75％；
所述鼓泡加湿器7的装置结构如图3所示，其中，鼓泡塔13包括进气电磁阀19、止回阀20、气体分布器21、增湿腔22和除沫器23；所述除沫器为不锈钢气液过滤网，能够过滤掉气体中的液体水；补水单元11包括补水水泵26、补水电磁阀27和储液箱28。
本实施例还提供了一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制方法，流程如图6所示，包括以下步骤：
S1：设定鼓泡塔13内气体的期望露点温度Tdew，d；
S2：设定控制系统参数，所述控制系统参数包括鼓泡塔13的热损耗系数λ、参考轨迹时间常数TR、误差权矩阵Q和控制作用权矩阵R；
S3：通过气体湿度变送单元16监测鼓泡塔13的出口气体温度和出口气体相对湿度，并计算得到鼓泡塔13内气体的采样露点温度Tdew(k)；所述液位控制单元6基于气体湿度变送单元16提供的出口气体相对湿度，判断出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度高于99％，则转至S5；否则转至S4；
S4：液位控制单元6基于液位变送单元15反馈的去离子水液位和预设的最优液位，即增湿腔22高度的75％，控制补水单元11向鼓泡塔13补水，直至液位变送单元15反馈的去离子水液位达到预设的最优液位，之后转回S3；
S5：液位控制单元6控制参考轨迹模型单元2根据鼓泡塔13内气体的采样露点温度，更新露点温度的参考轨迹Tdew，R：
Figure BDA0002932090480000091
Tdew，r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew，d，j＝1，2，...，6
Figure BDA0002932090480000092
其中，Tdew，r(k+j)，j＝1，2，...，6为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；
S6：预测模型单元4根据气体湿度变送单元16提供的采样露点温度和优化算法单元3提供的去离子水温度的待优化控制律Tw，M，预测露点温度的湿度响应曲线Tdew，P；
其中，待优化控制律Tw，M为：
Figure BDA0002932090480000093
其中，Tw，M(k+l-1)，l＝1，2，3为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；
湿度响应曲线Tdew，P的公式为：
Figure BDA0002932090480000101
Figure BDA0002932090480000102
其中，Tdew，m(k+v)，v＝1，2，...，6为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔13内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔13内气体的流通质量；cs为鼓泡塔13中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔13中除沫器23的质量；Tdew，m(k)即第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)；
S7：优化算法单元3根据参考轨迹模型单元2提供的参考轨迹Tdew，R和预测模型单元4提供的湿度响应曲线Tdew，P，计算性能指标J(k)：
Figure BDA0002932090480000103
其中，ΔTw，M为去离子水温度的待优化控制律Tw，M的变化；
Figure BDA0002932090480000104
为的ΔTw，M转置；diag[·]代表对角矩阵；
采用二次规划方法求得性能指标J(k)最小时，对应的去离子水温度的待优化控制律，即最优控制律T′w，M；
S8：温度控制单元5将最优控制律T′w，M的控制量作为去离子水温度的期望值，通过加热单元8、散热单元9和水循环单元10控制鼓泡塔13内去离子水温度，进而实现对鼓泡塔内气体的湿度控制；
S9：判断燃料电池是否停止工作；若燃料电池仍在工作，则转回S3；否则，结束燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制流程。
图4为本实施例所得参考轨迹和预测模型湿度响应曲线的示意图，其中，31为去离子水温度的最优控制律T′w，M；32为露点温度的参考轨迹Tdew，R，33为在Tw，M(k)的控制量下，从第k+1个采样周期时刻起的湿度响应曲线，34为在Tw，M(k+1)的控制量下，从第k+2个采样周期时刻起的湿度响应曲线，12为在最优控制律T′w，M31下，从第k个采样周期时刻起的湿度响应曲线。
图5为在866个采样周期时刻的去离子水温度设定曲线35下的鼓泡加湿器露点温度实验数据与理论湿度响应曲线对比图，29为鼓泡加湿器露点温度的实验数据，30为鼓泡加湿器露点温度的理论湿度响应曲线；其中，采样周期Ts为1s，一个采样周期内鼓泡塔13内气体的流通质量mg为0.0078kg，鼓泡塔13内气体的比热容cg为1.87kJ/(kg·℃)，鼓泡塔13中除沫器的理论质量m′s为5.5kg，鼓泡塔13中除沫器材料的比热容0.5kJ/(kg·℃)，鼓泡塔13的热损耗系数λ为0.84，即鼓泡加湿器露点温度的理论湿度响应曲线中的理论露点温度为：
Figure BDA0002932090480000111
其中，Tw，M(v-1)为第v-1个采样周期时刻的去离子水温度设定值，范围为40～50℃；Tdew，m(v)为第v个采样周期时刻的预测露点温度；Tdew，m(0)为第0个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(0)。
由图5可知鼓泡加湿器露点温度实验数据与理论湿度响应曲线在同一时刻的偏差在±0.8以内，预测结果与鼓泡塔内实际的露点温度偏差较小，表明采用本发明所述的燃料电池鼓泡加湿器控制系统可以减小控制系统的稳态误差。

Claims (10)

1.一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统，包括控制器(1)和鼓泡加湿器(7)，其特征在于，所述控制器(1)包括参考轨迹模型单元(2)、优化算法单元(3)、预测模型单元(4)、温度控制单元(5)和液位控制单元(6)，所述鼓泡加湿器(7)包括加热单元(8)、散热单元(9)、水循环单元(10)、补水单元(11)、鼓泡塔(13)、温度变送单元(14)、液位变送单元(15)和气体湿度变送单元(16)；
所述气体湿度变送单元(16)用于监测鼓泡塔(13)的出口气体温度和出口气体相对湿度，并计算得到气体的采样露点温度；
所述温度变送单元(14)用于监测去离子水温度和外部环境温度；
所述液位变送单元(15)用于监测去离子水液位；
所述参考轨迹模型单元(2)根据采样露点温度更新露点温度的参考轨迹；
所述预测模型单元(4)根据采样露点温度和优化算法单元(3)提供的去离子水温度的待优化控制律，预测露点温度的湿度响应曲线；
所述优化算法单元(3)根据参考轨迹和湿度响应曲线计算性能指标，获得性能指标最小时对应的待优化控制律，作为最优控制律；
所述温度控制单元(5)根据最优控制律的控制量，通过加热单元(8)、散热单元(9)和水循环单元(10)控制去离子水温度；
所述液位控制单元(6)基于出口气体相对湿度，判断出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度低于99％，则基于去离子水液位和预设的最优液位，控制补水单元(11)向鼓泡塔(13)补水，直至去离子水液位达到最优液位，之后控制参考轨迹模型单元(2)更新露点温度的参考轨迹；若出口气体相对湿度高于99％，则直接控制参考轨迹模型单元(2)更新露点温度的参考轨迹。
2.根据权利要求1所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，参考轨迹模型单元(2)通过一阶指数变化形式更新露点温度的参考轨迹Tdew,R，公式为：
Figure FDA0002932090470000011
Tdew,r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew,d，j＝1,2,…,P
Figure FDA0002932090470000012
其中，Tdew,r(k+j)，j＝1,2,…,P为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；TR为参考轨迹时间常数；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；Tdew,d为期望露点温度；P为预测时域的维度。
3.根据权利要求2所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，TR的取值为采样周期Ts的5～100倍，P的取值为5～40。
4.根据权利要求1所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，待优化控制律Tw,M的公式为：
Figure FDA0002932090470000021
其中，Tw,M(k+l-1)，l＝1,2,…,M为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；M为控制时域的维度。
5.根据权利要求4所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，M的取值为2～10。
6.根据权利要求1所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，湿度响应曲线Tdew,P的公式为：
Figure FDA0002932090470000022
Figure FDA0002932090470000023
其中，Tdew,m(k+v)，v＝1,2,…,P为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔(13)内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔(13)内气体的流通质量；cs为鼓泡塔(13)中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔(13)中除沫器的质量；λ为鼓泡塔(13)的热损耗系数，取值为0.5～0.99；Tdew,m(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)。
7.根据权利要求6所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，所述ms替换为通过实验结果计算得到的鼓泡塔13中除沫器的理论质量m′s：
Figure FDA0002932090470000031
其中，n为采样周期个数，取值范围为10～100；Tw(k)为第k个采样周期时刻的去离子水采样温度，要求Tw(k)在n个周期内的方差小于0.001；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；Tdew(k+n)为第k+n个采样周期时刻的采样露点温度。
8.根据权利要求1所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，计算性能指标J(k)的公式为：
Figure FDA0002932090470000032
Q＝diag[Q1 Q2 … QP]
R＝diag[R1 R2 … RM]
其中，Q为误差权矩阵；Qj，j＝1,2,…,P为第k+j个采样周期时刻的误差权重；R为控制作用权矩阵；Rl，l＝1,2,…,M为第k+l-1个采样周期时刻的控制作用权重；ΔTw,M为去离子水温度的待优化控制律Tw,M的变化
Figure FDA0002932090470000033
为的ΔTw,M转置；diag[·]代表对角矩阵。
9.根据权利要求1所述燃料电池鼓泡加湿器控制系统，其特征在于，所述预设的最优液位鼓泡塔(13)中增湿腔高度的75％。
10.一种燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：设定鼓泡塔内气体的期望露点温度Tdew,d；
S2：设定鼓泡塔的热损耗系数λ、参考轨迹时间常数TR、误差权矩阵Q和控制作用权矩阵R；
S3：判断鼓泡塔的出口气体相对湿度是否高于99％；若出口气体相对湿度高于99％，则转至S5；否则转至S4；
S4：向鼓泡塔补去离子水，直至去离子水液位达到预设的最优液位，之后转回S3；
S5：根据鼓泡塔内气体的采样露点温度，更新露点温度的参考轨迹Tdew,R：
Figure FDA0002932090470000041
Tdew,r(k+j)＝αjTdew(k)+(1-αj)Tdew,d，j＝1,2,…,P
Figure FDA0002932090470000042
其中，Tdew,r(k+j)，j＝1,2,…,P为第k+j个采样周期时刻的参考露点温度；Ts为采样周期；Tdew(k)为第k个采样周期时刻的采样露点温度；P为预测时域的维度，取值为5～40；
S6：根据鼓泡塔内气体的采样露点温度和去离子水温度的待优化控制律Tw,M，预测露点温度的湿度响应曲线Tdew,P；
其中，待优化控制律Tw,M为：
Figure FDA0002932090470000043
其中，Tw,M(k+l-1)，l＝1,2,…,M为第k+l-1个采样周期时刻的待优化去离子水温度设定值；M为控制时域的维度，取值为2～10；
湿度响应曲线Tdew,P的公式为：
Figure FDA0002932090470000044
Figure FDA0002932090470000045
其中，Tdew,m(k+v)，v＝1,2,…,P为第k+v个采样周期时刻的预测露点温度；cg为鼓泡塔内气体的比热容；mg为单个采样周期内鼓泡塔内气体的流通质量；cs为鼓泡塔中除沫器材料的比热容；ms为鼓泡塔中除沫器的质量；Tdew,m(k)即第k个采样周期时刻的采样露点温度Tdew(k)；
S7：根据参考轨迹Tdew,R和湿度响应曲线Tdew,P，计算性能指标J(k)取最小值时的最优控制律T′w,M：
Figure FDA0002932090470000051
其中，ΔTw,M为去离子水温度的待优化控制律Tw,M的变化；
Figure FDA0002932090470000052
为的ΔTw,M转置；diag[·]代表对角矩阵；
采用二次规划方法求得性能指标J(k)最小时，对应的去离子水温度的待优化控制律，即最优控制律T′w,M；
S8：将最优控制律T′w,M的控制量作为去离子水温度的期望值，控制鼓泡塔内去离子水温度；
S9：判断燃料电池是否停止工作；若燃料电池仍在工作，则转回S3；否则，结束燃料电池鼓泡加湿器控制系统的控制流程。
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