【摘 要】
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固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种多输入多输出、强耦合和强非线性的新型发电装置，对其内部状态变量的预估将有助于了解实际SOFC的运行过程和实现高效控制器的设计。本文采用卡尔曼滤波算法对SOFC的状态进行预估。通过对SOFC发电原理的深入分析，建立其离散时间的状态空间模型；采用卡尔曼滤波算法对SOFC的各气体进气侧压力值进行预估，并将预估值带入输出电压方程，对SOFC下一时刻的电压进行预估。MAT
【基金项目】
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国家自然科学基金（5177070985）～～；
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固体氧化物燃料电池（SOFC）是一种多输入多输出、强耦合和强非线性的新型发电装置，对其内部状态变量的预估将有助于了解实际SOFC的运行过程和实现高效控制器的设计。本文采用卡尔曼滤波算法对SOFC的状态进行预估。通过对SOFC发电原理的深入分析，建立其离散时间的状态空间模型；采用卡尔曼滤波算法对SOFC的各气体进气侧压力值进行预估，并将预估值带入输出电压方程，对SOFC下一时刻的电压进行预估。MATLAB/Simulink仿真结果表明，氢气、氧气和水蒸气压力的估计值与真实值的误差分别为0.425×10~5,0.141×10~5和0.364×10~5 Pa,远小于各气体压力测量值与真实值的误差1.479×10~5,1.165×10~5和1.155×10~5 Pa,同时SOFC输出电压的估计值较为符合真实值的变化，验证了卡尔曼滤波算法在SOFC状态预估中的有效性和实时性。
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