燃料电池基于改进遗传算法的多层前向神经网络控制

• 作者: 曹广益 朱新坚 沈承
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 燃料电池 遗传算法 多层前向神经网络 仿真
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2001.02.003

摘要

通过对熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)温度动态模型的分析，根据控制对象的非线性和参数分布的特点，提出了基于遗传算法的反馈型多层前向神经网络对顺流型MCFC温度进行控制的方案；通过对传统遗传算法的分析，提出了改进的遗传算法，用该算法对神经网络的权值进行优化，并给出了具体的学习算法。最后结合前人在MCFC模型动特性分析方面的工作和实验数据进行了仿真，结果表明这种控制方法是合理和有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱新坚	上海交通大学燃料电池研究所	231	2594	23.0	40.0
2	曹广益	上海交通大学燃料电池研究所	222	2707	25.0	42.0
3	沈承	上海交通大学燃料电池研究所	24	86	6.0	7.0