Intelligent control system design and deployment for fuel cell air supply systems
Yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması
- Tez No: 876521
- Danışmanlar: PROF. DR. TUFAN KUMBASAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
Mobilite endüstrisi son yıllarda fosil yakıtlı enerji sistemlerinden sürdürülebilir ve yenilenebilir enerji kaynakları arayışı içerisindedir. Devletler, yayımladıkları regülasyonlar ile fosil yakıtlı itki sistemlerine sahip binek, hafif ticari ve ağır vasıta araçların emisyon salınımlarına sınırlamalar getirmektedir. Bu regülasyonlar periyodik olarak yenilenmekte ve izin verilen emisyon limitleri daraltılmaktadır. Araç üreticileri, regülasyon limitlerinin içerisinde kalmak için donanımsal ve yazılımsal güncellemelere başvurmaktadır. Bu durum neticesinde araçlara yeni alt sistemler ve komponentler eklenmekte ve araç mimarileri giderek karmaşıklaşmaktadır. Artan kompleks araç mimarileri, fosil yakıtlarının sürdürülebilir olmaması gibi sebepler neticesinde, üreticiler özellikle son yıllarda yenilenebilir enerji kaynaklı araçlar üzerine yoğun bir çalışma yürütmektedir. Binek araçlar için, batarya elektrikli araçlar özellikle son on senede ciddi bir ivme kazanarak, pazarda günden güne ağırlığını artırmaktadır. Ancak, hafif ticari ve ağır vasıta uygulamalarda batarya elektrikli itki sistemlerinin uygulanabilirliği oldukça zor ve sürdürülebilirlikten günümüz teknolojisiyle uzaktadır. Bataryaların birim hacim başına sağladığı enerji yoğunluğu, ticari ve ağır vasıtalar için yetersiz kalmaktadır. Bu sebeple, endüstri farklı enerji kaynakları üzerinde çalışmalar yürütmektedir. Bu çalışmaların başında hidrojen temelli itki sistemleri gelmektedir. Hidrojen, temiz ve sürdürülebilir olması sebebiyle ön plana çıkmaktadır. Hidrojen yakılarak güç elde edilebileceği gibi, hidrojen kullanılarak yakıt pilleri ile elektrik üretmek de mümkündür. İlk yöntemde, saf hidrojen kullanıldığından yanma sonucunda karbon bileşenli emisyonlar oluşmamaktadır. Ancak havada bulunan azot ile yüksek sıcaklıkta tepkimeye giren oksijen, azot oksit emisyonlarına sebep olmaktadır. Bu sebeple, hidrojen yanması tabanlı itki sistemleri sıfır emisyon olarak değerlendirilmemektedir. Yakıt pilleri yönteminde ise, elektrokimyasal yollarla elektrik üretimi yapılarak, bir elektrik motoru tahrik edilmekte ve/veya aynı zamanda batarya şarj edilebilmektedir. Bu yöntemde temel olarak hidrojen yakıt pili sisteminin anot tarafında hidrojen protonu ve elektronuna ayrılmaktadır. Hidrojen protonu, proton geçiren membrandan geçerek katot tarafına ulaşmaktadır. Elektronlar ise harici bir yük devresi üzerinden katot tarafına geçmektedir. Katot tarafında ise havadan beslenen oksijen ile birleşen hidrojen protonu, elektron ve oksijen tepkimeye girerek su buharı elde edilmektedir. Bu elektrokimyasal dönüşüm sırasında aynı zamanda ısı ortaya çıkmaktadır. Yakıt pillerinin termal verimleri geleneksel içten yanmalı motorların verimlerine yakın olmakla beraber, çıktısında emisyon salınımı olmaması önemli bir avantaj oluşturmaktadır. Yakıt pillerinin enerji yoğunluklarının ise bataryalara göre oldukça üstün olduğu söylenebilir. Bu bağlamda, hafif ticari ve ağır vasıta araçlarda, batarya elektrikli itki sistemlerinin uygulanması günümüz teknolojisi ile oldukça zorlayıcıdır. Bu tip araçlarda ise yakıt pilleri önemli bir itki kaynağı olarak öne çıkmaktadır. Ancak yakıt pillerinin ticarileşmesinin önünde ciddi engeller bulunmaktadır. Bu engellerin başında yer alan pil ömrü, dinamik yüklenmeler durumunda çok daha hızlı tükenmekte, aynı zamanda pilin sağladığı güç değeri azalmaktadır. Yakıt pili sistemi genel olarak, hücrelerin bir araya gelerek yığınları, yığınların bir araya gelerek de yakıt pili sistemini oluşturduğu bir yapıdır. Bu yapıda, elde edilen yakıt pili gerilimi doğrudan hücre sayısı ve hücrelerin sağladığı voltaj ile orantılıdır. Yakıt pili sisteminin anot tarafında hidrojen, katot tarafında ise hava beslenmektedir. Basınçlı tankta depolanan hidrojen, bir valf yardımı ile basıncı düşürülerek anot tarafına beslenmektedir. Anot tarafında kullanılmayan hidrojen ise geriye sirküle edilerek tekrardan anot giriş kanallarına beslenmektedir. Hidrojen nemliliği ve sıcaklığı ise bir nemlendirme ve soğutma döngüsü ile kontrol edilmektedir. Yakıt pilinin verimliliği için nemlendirme ve soğutma döngüsü oldukça önemlidir. Katot tarafına ise bir kompresör yardımı ile sıkıştırılan hava, bir soğutucu ve nemlendiriciden geçirildikten sonra katot giriş kanallarına beslenmektedir. Katot tarafında oluşan kimyasal tepkimleler neticesinde açığa çıkan ısı, soğutma döngüsü ile atılmakta, su buharı ise egzoz yardımıyla atılmaktadır. Havanın kompresör yardımı ile basınçlandırılması, katot yolundaki gecikmeler, manifolt dolum dinamikleri gibi nedenlerle katot yolunun dinamikleri anot yoluna göre oldukça yavaştır. Dinamik yüklenmenin olduğu durumlarda, basınçlı tank sayesinde hidrojen miktarı valfi regüle ederek hızlıca kontrol edilebilmektedir. Ancak, hava yolundaki gecikmeler nedeniyle oksijen miktarının istenilen referans değerine ulaşması hidrojen yoluna göre oldukça yavaştır. Yeteri kadar oksijenin beslenemediği durumlarda ise, yakıt pili sistemin istenen güç değerine ulaşması uzamakta, aynı zamanda hücrelerde bozulmalar meydana gelmektedir. Bu bozulmalar neticesinde ise yakıt pili sisteminin ömrü azalmaktadır. Hava yolu tarafındaki gecikmelerden kaynaklı dinamik yüklemelerdeki oksijen kıtlığının önüne geçilebilmesi için, gereken hava miktarından daha fazla hava sisteme beslenmektedir. Beslenen hava miktarının, tepkimede kullanılan hava miktarına oranı hava fazlalık katsayısı olarak tanımlanmaktadır. Hava fazlalık katsayısının yüksek olduğu durumlarda, dinamik yüklemeler olduğunda fazla olan hava kullanılmakta, böylelikle oksijen kıtlığı önlenmektedir. Ancak, fazla havanın beslenmesi için, kompresörün daha yüksek güçlerde çalışması gerekmektedir. Bu durumda da yakıt pili sisteminin net çıkış gücü, yani sistemin ürettiği güç ile tüketilen güç arasındaki fark azalmaktadır. Hava fazlalık katsayısının düşük olduğu durumlarda ise, sistem dinamik yüklendiğinde oksijen kıtlığı oluşmakta, bu durum da hücrelerin ömrünü ve sistemin gücünü azaltmaktadır. Bu çalışmada yakıt pili hava besleme sistemleri için akıllı bir kontrol sistemi tasarımı ve uygulamaya alınması gerçekleştirilmiştir. Önerilen kontrol yapısı ile, ideal hava fazlalık katsayısı yüksek performansla takip edilmekte, aynı zamanda dinamik yüklemeler altında oksijen kıtlığı oluşumu azaltılmaktadır. Hava fazlalık katsayısının etkin bir şekilde takibi, çıkış gücünü artırmaktadır. Oksijen kıtlığındaki azalma ise, hücre bozulmasını azaltarak, hücrelerin ömürlerinin kısalmasının önüne geçmektedir. Önerilen akıllı kontrol yapısında, hava fazlalık katsayısı referansını üreten bir veri tabanlı referans üretici bulunmaktadır. Aynı zamanda sistemin bilinen dinamiklerini göz önüne alarak, kontrol performansının iyileştirilmesi için veri tabanlı bir ileri beslemeli bir kontrolör kullanılmaktadır. Sistemden ölçülen ve referans hava fazlalık katsayısı arasındaki hatanın giderilmesi için bir geri beslemeli kontrolör kullanılmaktadır. Geri beslemeli ve ileri beslemeli kontrolcülerin ürettiği kontrol işaretlerinin toplamı ise yakıt pili sistemindeki kompresör motoruna gerilim olarak uygulanmaktadır. Veri tabanlı ileri beslemeli kontrolörün ve referans üreticinin öğrenilebilmesi için yakıt pili sisteminden alınan veriye ihtiyaç vardır. Öncelikli olarak, bu verinin toplanması için sistemin sürekli hal yanıtı incelenmektedir. Matlab/Simulink ortamında koşturulan modele, optimal sistem sıcaklığında farklı akım yükleri ve farklı hava fazlalık katsayıları girdi olarak uygulanmaktadır. Sistem sürekli hal durumuna ulaştığında ise, net çıkış gücü ve bu durumdaki uygulanan kompresör motor gerilimi kaydedilmektedir. Sistemin çalışma aralığındaki tüm akım değerleri tarandıktan sonra elde edilen verilere göre, net çıkış gücü her bir akım değeri için belirli bir hava fazlalık katsayısı değerinde maksimuma ulaşmaktadır. Bu akım değerlerine karşılık düşen hava fazlalık katsayıları referans üreticisin öğrenilmesinde kullanılmakta ve bu hava fazlalık katsayılarına karşılık düşen kompresör motor gerilimi ise ileri beslemeli kontrolörün öğrenilmesinde kullanılmaktadır. Akım ile hava fazlalık katsayısı ve akım ile kompresör motor gerilimi ilişkileri lineer olmayan, kompleks bir davranış sergilemektedir. Bu ilişkilerin geleneksel doğru uydurma, arama tabanlı yöntemler ile yüksek doğrulukta öğrenilmesi oldukça zordur. Bu sebeple, bu çalışmada veri tabanlı yöntemler ile bu ilişkilerin öğrenildiği akıllı bir kontrol sistemi önerilmiştir. Bir girişli tasarımlarda, veri tabanlı referans üreticinin ve ileri beslememeli kontrolörün girdisi akım değeridir. Bu çalışmada ayrıca sistem sıcaklığının optimal sıcaklık civarında değişkenlik göstermesinin, net çıkış gücüne etkisi incelenmiştir. Bir girişli tasarımları eğitmek için toplanan veride sabit tutulan sıcaklık, oluşabilecek sıcaklık değişimlerini göz önünde bulundurarak değiştirilmiş, böylelikle farklı sıcaklılarda sistemin sürekli hal yanıtı irdelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, sıcaklıkla birlikte net çıkış gücünün önemli miktarda değişebileceğini, sıcaklık etkisinin de tasarımlarda dikkate alınmasının kayda değer bir iyileştirme sağlayacağını göstermiştir. Elde edilen veriler ile, sıcaklık ve akım girdisine karşı net çıkış gücünü maksimum yapan hava fazlalık katsayısı ve karşılık düşen kompresör gerilimi kaydedilmiş, bu veriler ile iki girişli tasarımların eğitimi yapılmıştır. Veri tabanlı referans üretici ve ileri beslemeli kontrolörün tasarımı için bulanık modelleme ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Her iki yöntem de yüksek mertebeden doğrusal olmayan verilerin yüksek doğrulukla öğrenilmesine elverişlidir. Ancak, incelenen problem özelinde bu yöntemlerin iç yapılarının tasarımları oldukça kritiktir. Bulanık modellerin ve yapay sinir ağlarının performanslarının kıyaslanması amacıyla polinom tabanlı modelleme yöntemi ile de modellemeler yapılmıştır. Bulanık modelleme yönteminde çeşitli üyelik fonksiyonları için tasarımlar yapılmış, farklı öğrenme yöntemlerinin etkisi analiz edilmiştir. Ayrıca, eğitim sırasında kullanılacak veriye çeşitli öncül veri işleme yöntemleri uygulanarak, eğitim performansı üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Böylelikle hem referans üretici hem de ileri beslemeli kontrolör için bulanık modelleme tasarlanan birçok model elde edilmiştir. Yapay sinir ağlarında ise farklı aktivasyon fonksiyonları için öğrenme performansı analiz edilmiştir. Ayrıca, bulanık modelleme yönteminde olduğu gibi, faklı yöntemlerle öncül işleme tabi tutulan veriler ile öğrenme yapılmıştır. Elde edilen farklı iç yapılardaki yapay sinir ağları tabanlı modellerin eğitim performansları irdelenmiştir. Bu sayede hem referans üretici hem de ileri beslemeli kontrolör için bir grup yapay sinir ağları tabanlı modeller elde edilmiştir. Elde edilen öğrenme performanslarının yüksek olması, tek başına yeterli değildir. Bu yüksek öğrenme performansının sistem net çıkış gücü ve hücre ömrü üzerindeki etkisinin gösterilmesi gerekmektedir. Sistemin net çıkış gücü, var olan yakıt pili sistemini önerilen kontrol yapısı ile simüle ederek incelenebilmektedir. Ancak hücre ömrüne olan etki için bir hücre bozulması modeline ihtiyaç vardır. Hücre bozulmasının tasarımsal ve kullanım kaynaklı birçok nedeni olabilmektedir. Bu çalışmada, oksijen kıtlığından kaynaklı hücre bozulması dikkate alınmıştır. Literatürde var olan çalışmalar incelenerek, oksijen kıtlığı kaynaklı bozulma modeli oluşturulmuş, bu model yakıt pili sistemine entegre edilerek tasarlanan bulanık ve yapay sinir ağları tabanlı modellerin sistem ömrü üzerindeki etkisinin analizinde kullanılmıştır. Bu çalışmada net çıkış gücü ve hava fazlalık katsayısı için yerleşme zamanı ve integral mutlak değer hatası performans kriteri olarak kullanılmıştır. Hücre bozulması için ise, hücre içi empedans değerleri kullanılarak elde edilen empedans eğrileri ve polarizasyon eğrileri kullanılmıştır. Sistemin test edileceği 5 farklı çalışma noktası tanımlanmıştır. Ayrıca sıcaklık değişimleri için yükselen ve azalan tipte bozucular göz önünde alınmıştır. Tasarlanan bulanık model tabanlı ve yapay sinir ağları tabanlı modeller ile, önerilen iki serbestlik dereceli kontrol sistemi ile kontrol edilen yakıt pili sistemi tanımlanan her bir çalışma noktası ve sıcaklık değeri için simüle edilmiştir. Ayrıca, iki serbestlik dereceli yapının katkısının ölçülebilmesi için, bir serbestlik dereceli kontrol yapısı ile de kontrol edilen yakıt pili sisteminin sonuçları verilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen iki serbestlik dereceli akıllı kontrol sisteminin hem sistemin net çıkış gücüne hem de hücre ömürlerine katkısını açıkça ortaya koymaktadır. Önerilen yapı sayesinde, hava fazlalık katsayısı kontrol performansı iyileşmekte, bu sayede sistemin net çıkış gücü hatası azaltılmaktadır. Ayrıca net çıkış gücünün yerleşme süresi iyileştirilmektedir. Hücrelerde oluşan empedans değerleri dikkate alındığında ise, hücre bozulmasının yavaşladığı ortaya çıkmaktadır. Polinom tabanlı modeller ile kıyaslama yapılarak hem bulanık modellemenin hem de yapay sinir ağlarının katkısı ortaya çıkarılmıştır. Tez boyunca yapılan çalışmaların yakıt pili sistemlerinin ticarileşmesinde en önemli engel olarak bulunan hücre bozulması ve ömrüne efektif bir çözüm sunduğu ve çalışmanın farklı birçok yeni çalışmaya zemin hazırladığı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The mobility industry invests in intensive research and development programs to find a sustainable energy source without polluting the environment. A fuel cell system is an electrochemical device that generates electricity and is one of the promising energy sources. However, the commercialization of fuel cell systems is limited due to their lifespan. In this thesis, an intelligent control system has been designed and deployed for fuel cell air supply systems to enhance the net output power and mitigate the degradation due to oxygen starvation, resulting in a longer cell lifespan. To minimize the risk of starvation, more air than needed for chemical reactions is supplied to the fuel cell system. Here, the ratio between supplied and consumed oxygen amounts is defined as the excess ratio. The net output power of fuel cell systems deteriorates when the oxygen excess ratio is high, yet starvation occurs if the oxygen excess ratio is low. Therefore, an accurate control of oxygen excess ratio is crucial to not only maximize the net output power but also reduce the risk of starvation to mitigate cell degradation. To address this challenge, a 2DOF control structure fused with artificial intelligence is proposed in this thesis. The proposed control system involves a data-driven reference generator, a feedforward controller, and a feedback controller. The data-driven reference generator calculates the setpoint value of the oxygen excess ratio. On the other hand, the data-driven feedforward controller calculates the open-loop control signal to anticipate known system dynamics for improving control performance and reducing the control effort by the feedback controller. A PI controller is used as the feedback controller to track the desired setpoint value and calculate the closed-loop control signal. Then, the sum of open-loop and closed-loop control signals is applied to the compressor motor as a voltage input. A fuel cell system was simulated for various current loads and oxygen excess ratio values at the optimal stack temperature to understand the characteristics of fuel cell systems. The results showed that each stack current maximizes the net output power for a specific oxygen excess ratio. The relationship between the stack current and oxygen excess ratio that produces maximum net output power is highly nonlinear, which is challenging to model via traditional lookup-based solutions. Similarly, the compressor voltage needed to reach the optimal oxygen excess ratio, maximizing the net output power and stack current, also has a complex relationship. Therefore, data-driven reference generators and feedforward controllers are considered for learning the complex characteristics of fuel cell systems. The data to learn the data-driven models is acquired through steady-state analysis. Firstly, the data for single input models where the stack current is the only input of data-driven models is acquired by alternating the current and oxygen excess ratio at optimal stack temperature. Moreover, the stack temperature is changed by considering possible temperature fluctuations around the optimal stack temperature, and its effect on net power output is investigated. The results show that the net output power significantly changes with stack temperature. Therefore, it needs to be considered in the design of data-driven models. In this manner, the double-input models are designed with stack current and temperature inputs. The data-driven reference generator and feedforward controller for single and double-input models are learned via fuzzy models and neural networks. Various internal configurations of fuzzy models and neural networks have been studied to investigate their effects on modeling accuracy. The fuzzy models were constructed with various membership functions and learned through various techniques. On the other hand, different activation functions were utilized to build the neural network models. Moreover, the learning data was pre-processed through standardization and normalization to examine their effect on learning performance. Besides, polynomial regression-based reference generators and feedforward controllers were learned for performance comparison. Even though the learning performances of data-driven reference generators and feedforward controllers are pretty satisfactory compared to polynomial regression-based models, their contribution to net output power and degradation must be shown. In this manner, the proposed artificial intelligence fused 2DOF control system was simulated with various fuzzy models and neural networks as the reference generator and feedforward controller. A PI controller was utilized as the closed-loop controller. The PI controller coefficients were tuned through an iterative trial-and-error method in a defined operating point. The same PI controller was employed during the simulations of each design variant to have a fair comparison. In addition, a 1DOF control system was designed to expose the contribution of the 2DOF control structure. To assess the test results, evaluation criteria for the net output power and oxygen excess ratio were defined. In the evaluations, the tracking error and settling time of both targets were considered. In addition, a degradation model that depends on oxygen starvation was created to assess the contribution of data-driven models on cell life. A set of operation points depending on stack current was developed to test the proposed control system. Moreover, stack temperature changes were considered to assess the performance of the proposed control system under disturbances. The results showed that the proposed intelligent control system with fuzzy models and neural networks could efficiently track the desired oxygen excess ratio. Thanks to the data-driven models, the high-performing oxygen excess ratio control structure increases the net output power of fuel cell systems and reduces cell degradation due to oxygen starvation. In brief, the intelligent control system proposed in this thesis is a promising development in fuel cell systems to enable their widespread usage as a clean and sustainable energy source.
Benzer Tezler
- Differential flatness-based fuzzy controller design for aggressive maneuvering of quadcopters
Çok rotorlu hava araçlarının agresif manevra kontrolü için diferansiyel düzlük tabanlı bulanık kontrolör tasarımı
ÇAĞRI GÜZAY
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Çoklu-proje ortamında web-tabanlı bütünleşik yapım yönetim sistemi modeli
Web-based integrated construction management system model in multi-project environment
İBRAHİM YİTMEN
Doktora
Türkçe
2002
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATTİLA DİKBAŞ
- Reconfigurable intelligent surface-centric communication networks: A comprehensive exploration of channel modeling and coverage extension
Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey odaklı iletişim ağları: Kanal modellemesi ve kapsama alanı genişletmesine kapsamlı bir bakış
İBRAHİM YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- Yüksek süratli bir tekne formunda interseptörlü ve stepli hallerde hidrodinamik performansın parametrik incelenmesi
A parametric investigation of hydrodynamic performance for a high speed hull in cases with interceptor and step
AHMET GÜLTEKİN AVCI
Doktora
Türkçe
2022
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ BARLAS
- Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi
Intelligent networks and their applicability
K.SİNAN DİNÇSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÜNSEL DURUSOY