燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell, PEMFC)空气供应系统易受参数不确定性和外部干扰的负面影响,难以实现高精度数学建模和鲁棒控制.设计了一种自适应神经网络滑模控制器,用于将PEMFC空气供应系统过氧比调节至其最优参考值,以维持最大系统输出净功率并避免氧饥饿.利用径向基函数神经网络在线逼近系统的未建模动态,而无需对外部干扰与模型参数摄动的界的先验信息.由Lyapunov理论分别推导出神经网络权值和滑模增益的自适应律,以保证闭环系统稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器不仅改善了过氧比控制的动态行为,还有效减弱了控制输入的大幅超调和抖振.     

火电站烟气脱硝大流量高速混合过程仿真研究

介绍了冷态模型与实物的比例为1:15冷模实验装置(FMT)的设计和应用过程,使之能与高速氨-烟气混合过程流态数值仿真相验证、指导脱硝反应器设计.应用相似模化原理,确立了FMT各参数和实际脱硝反应器各参数的对应关系,阐述了气体混合管道以及第-层模拟催化剂上表面速度分布测量和还原剂模拟气体混合气浓度分布测量的方案和结果,使混合效果得到了较大的提高,实验结果的速度分布、浓度分布和压力损失均达到目前的工艺要求.