基于神经网络辨识的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)建模

• 作者: 曹广益 朱新坚 沈承
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 熔融碳酸盐燃料电池 神经网络 辨识 建模
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能应用
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TP273|TM911|TP18
• 字数: 2223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2001.06.011

摘要

针对熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)电堆系统过于复杂,难以建模以及已建立的模型过于复杂,难以满足工程上对MCFC系统控制设计特别是实时控制的需要,该文试图绕开MCFC的内部复杂性,提出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MMCFC这种高度非线性系统的建模.以燃料气和氧化剂气体的流速为输入量,MCFC电堆的温度响应为输出量,根据输入输出数据用神经网络辨识建立MCFC电堆系统的温度模型,给出了辨识系统的结构及改进BP算法.仿真结果证明了这种方法的可行性,建立的模型精度较高,它使得设计MCFC的实时控制器成为可能.

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	上海交通大学电信学院自动化系	231	2594	23.0	40.0
2	曹广益	上海交通大学电信学院自动化系	222	2707	25.0	42.0
3	沈承	上海交通大学电信学院自动化系	24	86	6.0	7.0