基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模

针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂，难以数学建模。应用一种改进的RBF神经网络对DMFC系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量，电池电压／电流密度为输出量，利用1000组实验数据作为训练和测试样本，建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压／电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络比BP神经网络收敛得快，建模精度高，从而为设计DMFC实时控制系统奠定了基础。     

基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究

为了提高燃料电池的发电性能，直接甲醇燃料电池（DMFC）堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法，避开了电堆的内部复杂性；在控制过程中，将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型，采用一种改进的模糊遗传算法（FGA）在残对神经模糊控制器的参数进行自适应调整。采用最近邻聚类算法小（NNCA）对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中，将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较，结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

直接甲醇燃料电池温度响应的建模与仿真

给出了一种用于直接甲醇燃料电池(DMFC)温度响应的人工智能建模方法.采用BP网络、Elman神经网络与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)避免了精确数学模型的复杂性.详细描述了辨识结构、算法和模型训练方案.通过不同模型之间的仿真对比,得出了三种网络的最优结构参数.仿真结果满足精度要求,得出ANFIS模型性能最优.在ANFIS模型基础上对DMFC温度响应特性作了简要分析.通过仿真模型可快速得到其输入输出特性,使DMFC温度响应的在线预测与控制成为可能.     

管型SOFC内部传热传质的数值仿真

基于质量、动量和能量平衡并耦合流体流动、热量产生和传递以及电化学知识建立了管型固体氧化物燃料电池（SOFC）的计算流体力学（CFD）模型。模型中采用质量、动量、能量和组分守恒方程描述电池内的流动、传热传质等物理过程,并对电池内部的温度、气体流速及浓度分布情况进行了数值模拟。结果表明：SOFC空气流道中的气体温度和电池的总体温度沿气流方向逐渐升高;燃料和氧化剂气体的浓度则沿气流方向降低。另外,空气流速也会对电池的工作温度产生影响,流速越快,带走的热量就越多,电池的总体温度就越低越均衡。     

单一压力容器镍氢电池瞬态热特性的建模仿真

针对实际空间用单一压力容器镍氢电池的传热特点，从传热学角度对单一压力容器镍氢电池电堆和整个电池分别建立瞬态热分析的数学物理仿真模型，采用有限差分法求解，并与电池表面实际测量温度进行对比分析验证模型的有效性。电池的温度分布分析表明板堆处温度较高且温度分布均匀，对电池板堆处的模拟处理，可假定其为一各向异性的整体来处理；电池上下半球顶点的温度较低，最大温差出现在电池放电过程的后期，该温差可作为电池的热控制的主要监控参数．     

基于模糊辨识的PEMFC电特性模型

提出了一种基于非线性系统模糊辨识建立质子交换膜燃料电池(PEMFC)电特性模型的新方法,并建立了包括反应气体的压力、电池的温度和电池负载多变量的质子交换膜燃料电池电特性模型。通过与相关文献中的建模方法和模型仿真的结果比较,表明该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点。研究结果对质子交换膜燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

微尺度学在微型燃料电池数学模型中的应用

以微型质子交换膜燃料电池（μPEMFC）为研究对象，结合传统燃料电池的数学理论，运用微尺度流体学，建立了电池的数学模型。该模型根据动量守恒、质量守恒以及电化学、微／纳米尺度流体学，分析了微通道特性对电池性能的影响。通过仿真曲线与已公开的实验结果地比较，验证了模型的准确性。     

质子交换膜燃料电池电堆温度的非线性控制

基于质子交换膜燃料电池电堆的能量守恒，建立了在大范围的负载扰动下电池电堆温度的非线性模型。利用状态反馈线性化的输出对干扰基本解耦的新方法进行模型线性化，再依据最优控制理论设计了保证电堆温度恒定的非线性控制器。通过实验和仿真结果表明该控制器能够获得较好的控制效果。     

燃料电池混合汽车建模及仿真研究

面向控制系统设计的目的建立了一种燃料电池汽车动力系统的动态数学模型,其中包括燃料电池发动机、DC/DC(直流/直流变换器)、电机驱动系统、动力蓄电池组.采用最小二乘法实现了模型参数估计.基于数学模型及模型参数估计的结果开发了燃料电池混合动力汽车的计算机仿真模型,并应用该模型进行了仿真分析,离线仿真与实测数据的对比证明,所建立的模型具有很高的精度,能够用于控制系统设计及仿真分析.     

薄壁蓄热器周期传热仿真系统的开发

基于渐近分析法开发蜂窝蓄热器传热数字仿真软件。建立薄壁蓄热器周期传热的数学模型,求取针对沿气流流动方向弱固体导热条件下的蓄热器温度分布近似表达式,并设计了求取其解析—数值解的算法。运用Matlab的符号运算、数值积分和卷积功能,开发出薄壁蓄热器周期传热仿真系统。热态实验证实了解析精度和可靠性。用等效气固传热系数,可减少由简化通道内热辐射和忽略入口效应引起的解析误差。有效地提高了低氧弥散燃烧设计和操控优化的经济性、准确性和效率。     

基于Matlab的燃料电池汽车动力系统仿真

在给出燃料电池汽车动力系统结构的基础上，基于Matlab软件环境，建立了前向式燃料电池汽车动力系统模型，模型结构和实际的动力系统有着严格的对应关系，各部分模型采用物理分析与数据处理相结合的方法建立。按照一定的控制策略和部件物理参数进行了仿真，仿真结果表明该模型的有效性和合理性，为燃料电池汽车动力系统研究打下了基础。     

燃料电池汽车动力系统动态数学模型

建立了用于燃料电池汽车功率平衡控制算法设计的动力系统动态数学模型。该数学模型包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组。采用最小二乘参数辨识方法对模型中的未知参数进行了估计。基于所建立的数学模型通过设计线性二次型调节器建立了基于状态反馈的燃料电池汽车动力系统功率平衡控制算法。离线仿真和转鼓测试结果证明：所设计的控制算法达到既定的控制目标，从而证明所建立的动力系统数学模型用于控制算法的设计可行。离线仿真同实测数据对比证明：所建立的系统动态数学模型达到了较高的仿真精度。     

燃料电池空气供应系统建模与动态仿真的研究

采用"控制体"的方法建立燃料电池堆空气供应系统的供应管腔、阴极和回流管腔模型,并采用神经网络方法对风机特性测试数据进行拟合,建立风机转速、出口压力和风量的关系模型。运用Simulink仿真工具建立仿真模型,研究风机转速和回流管腔系数对氧气供应的影响,并对电堆电流阶跃变化对氧气供应的影响进行仿真。仿真结果和实验测试数据相符,表明所建模型是有效的,可以指导电堆阴极结构的设计和空气供应系统控制方法的研究。     

某型发动机燃油控制执行机构仿真与验证试验

某型飞行验证机采用巡航弹用涡喷发动机为动力,由于飞行包线大大扩展,且发动机工作状态增多,需对燃油调控系统进行仿真,研究发动机控制系统特性。基于质量连续与力平衡方程在MSC EASY5仿真平台框架下建立了燃油调节执行机构的动力学模型,进行了开环控制结构下执行机构系统稳态和动态特性仿真,并在半物理动态模拟实验台上进行了验证试验。研究结果表明,调节器执行机构系统满足发动机工况范围技术指标要求,为发动机控制系统改型研制打下了基础;采用的建模与仿真方法用于工程设计是可行的,为发动机燃油控制系统的设计与仿真研究提供了一种便捷的技术手段。     

质子交换膜燃料电池温度控制仿真模型

通过对质子交换膜燃料电池电化学反应的热力学特性分析计算，建立了质子交换膜燃料电池的热力系统动态数学模型，并且在Matlab／Simulink平台上建立了温度控制仿真模型。从实用的角度，结合燃料电池发动机研发工作，提出了一套不需要精确的系统内部特性和结构参数的燃料电池温度控制仿真模型建模方法。     

基于链系统方法的甲醇合成过程控制及其仿真

通过对甲醇合成机理的分析,以甲醇合成回路经济效益最大,单位甲醇能耗最低为控制目标,引入链系统控制方法,找到影响甲醇单耗和产量的主要因素,建立了由产量和能耗两条主要因果链组成的互相关联的甲醇合成过程链系统模型.设计了甲醇合成过程的链预估算法和链控制系统,仿真结果显示基于链系统模型和链预估算法的甲醇合成过程链控制系统具有良好的稳定性和抗干扰能力.     

质子交换膜燃料电池动态建模与仿真

基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的动态输出特性,利用Matlab/Simulink仿真工具提出一种新颖的PEMFC动态模型.通过使用新加坡淡马锡理工学院燃料电池应用中心的燃料电池测试系统,对PEMFC的暂态电响应进行测量和分析.仿真结果与实验数据吻合较好,并且通过在不同运行条件下的结果比较,证明该模型能够有效反映PEMFC系统的动态特性.该建模方法有助于改善PEMFC系统动态模型、PEMFC的输出性能以及可应用于PEMFC实时控制系统的设计.