Intervallmethoden zur robusten modell-prädiktiven und strukturvariablen Regelung von SOFC-Brennstoffzellensystemen: VerIPC-SOFC
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens wurden innerhalb von insgesamt drei Forderperioden Intervallmethoden entwickelt, welche die folgenden Aspekte der regelungsorientierten Modellbildung sowie des modellbasierten Regelungs- und Beobachterentwurfs von Brennstoffzellen aus unterschiedlichen Blickwinkeln beleuchten. Dies umfasst die Herleitung dynamischer Systemmodelle auf Basis einer physikalisch motivierten Beschreibung mittels finiter Volumen-Elemente. Hierzu erfolgte eine Bilanzierung der inneren Energie als thermische Speichergröße in unterschiedlicher räumlicher Diskretisierung, um die lokale Temperaturverteilung im Inneren von Brennstoffzellenstackmodulen charakterisieren zu können. Ergänzt wurde diese Beschreibung zum einen durch Massenstrombilanzen und zum anderen durch das dynamische elektrochemische Stackverhalten, um die räumliche Verteilung der elektrochemischen Reaktionsprozesse zusammen mit deren Abhängigkeit von externen Einflussfaktoren, wie z.B. der von einem Anwender angeforderten elektrischen Leistung (beschrieben über den gesamten Klemmenstrom des Stackmoduls), abbilden zu können. Für einen sicheren sowie effizienten Betrieb war es darüber hinaus nötig, auch die Dynamik der Anoden- und Kathodengasvorheizer in die Gesamtmodellbildung einzubeziehen. Für alle Komponenten erfolgte eine — auf Basis realer Messwerte — Identifikation der nicht durch geometrische und unmittelbare physikalische Betrachtung bestimmbaren Systemparameter. Um neben Messunsicherheiten und unvermeidlichen Sensortoleranzen auch den Einfluss von Störgroßen und räumlichen Diskretisierungsfehlern in der Parametrierung eines konzentriert-parametrischen Systemmodells berücksichtigen zu können, erfolgte in der ersten Projektphase eine Implementierung problemangepasster globaler Optimierungsprozeduren, welche auf ein intervallbasiertes Branch&Bound-Verfahren zurückgreifen. Die hierdurch bestimmten Systemmodelle stellten in den weiteren Forderperioden die Grundlage für a) den Entwurf robuster, intervallbasierter pradiktiver Regelungen, b) die Implementierung sensitivitatsbasierter Zustands- und Parameterschätzverfahren, c) die Herleitung und Validierung strukturvariabler auf Sliding-Mode- und Backstepping-Verfahren basierender robuster Regelungs- und Beobachteransätze, d) die Erarbeitung garantiert stabilisierender LMI-basierter Regler mittels zustandsabhängig gesteuerter Parameteradaption, und e) die für eine effiziente echtzeitfahige Umsetzung hilfreiche Transformation der Systemmodelle auf eine die Monotonie der Zustandsverläufe sicherstellende Struktur dar. Neben einer echtzeitfähigen Implementierung und experimentellen Validierung von Regelungs- und Beobachteransatzen standen Arbeiten zur Effizienzsteigerung der intervallbasierten Offline-Parametrierung und Untersuchungen hinsichtlich der praktischen Nutzbarkeit moderner GPU-Architekturen für eine parallelisierte Implementierung von globalen Optimierungsmethoden im Mittelpunkt der Forschungsarbeiten.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Control-Oriented Models for SO Fuel Cells From the Angle of V&V: Analysis, Simplification Possibilities, Performance, Algorithms, 10(4), 140, 2017
Auer, Ekaterina; Senkel, Luise; Kiel, Stefan; Rauh, Andreas
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/a10040140) - An Interval Approach for Parameter Identification and Observer Design of Spatially Distributed Heating Systems, In Proc. of Vienna Intl. Conference on Mathematical Modelling MATHMOD 2018, Vienna, Austria, 2018
Rauh, Andreas; Kersten, Julia; Aschemann, Harald
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.03.058) - An Interval Observer Approach for the Online Temperature Estimation in Solid Oxide Fuel Cell Stacks, 2018 European Control Conference, Limassol, Cyprus, 2018
Rauh, Andreas; Kersten, Julia; Aschemann, Harald
(Siehe online unter https://doi.org/10.23919/ECC.2018.8550158) - Intervallmethoden für Identifikation, Beobachter- und Reglersynthese von Finite-Volumen-Modellen thermischer Prozesse, at–Automatisierungstechnik, 66(8): 633-646, De Gruyter, 2018
Rauh, Andreas; Kersten, Julia; Aschemann, Harald
(Siehe online unter https://doi.org/10.1515/auto-2017-0117)
