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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 总被引:5,自引:2,他引:3
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度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500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 相似文献
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车用高压质子交换膜燃料电池系统建模与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
将车用高压质子交换膜燃料电池系统作为一种新型车辆动力的研究对象,结合机理建模和试验建模两种建模方法,建立了较为完整的系统级高压质子交换膜燃料电池系统的数学模型。该模型包括电堆、空气系统、气气增湿、氢气系统、冷却系统五个模块,通过试验数据为系统的非线性环节建立表格模型。针对一款83kW车用高压PEMFC系统,使用Matlab/Simnlink软件进行了仿真计算,给出了空气压力、温度、湿度、氧气过量系数、系统电压等仿真结果,并通过实验数据对该模型进行了验证。对比了高压系统与低压系统的效率,仿真结果表明在低电流区间高压系统效率低于低压系统,而在高电流区间高压系统效率高于低压系统。 相似文献
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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. 相似文献
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根据PEMFC热量传递机理建立电堆温度的simulink模型,由于实验模型属于非线性模型,很难对其设计控制器,因此在工作点附近将系统线性展开得到其线性模型.针对线性模型设计MPC控制器,调整得到合理参数后,利用此MPC控制器调节电堆温度模型的控制输入,得到对电堆温度的理想控制效果. 相似文献
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基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究 总被引:6,自引:1,他引:6
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。 相似文献
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The operating temperature of PEMFC stack is a very important control parameter. In operating process, electro-chemical reaction and the humidity of proton exchange membrane vary sensibly with it, the variation of operating temperature has a significant influence on the output performance and lifespan of fuel cells. The most existing PEMFC mathematical models are too complicated to apply in on-line control process, so it is necessary to find a simple accurate stable control method. In this paper, a novel genetic algorithm (NGA) is presented, which possesses stronger global searching and local optimizing capacities than SGA. NGA is applied to optimize rapidly the weights of neural network according to the population of excellent individuals, neural networks technique is used to establish a self-adjusted control model for PEMFC system. The results of simulation and experiment are given in the end. 相似文献
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讨论了在功率需求快速变化下质子交换膜燃料电池的动态响应性能。采用小波神经网络辨识特性曲线来模拟实际电压值。提出了电压和功率两级的系统控制方案,并分别对相应的控制器进行研究。采用MATLAB/SIMULINK对整个控制系统进行模拟。结果表明,控制方案可以达到预期效果。此外还进行了相应的抗干扰和鲁棒性能仿真实验。仿真结果表明,采用的控制算法具有较好的鲁棒性能和自适应性。 相似文献