基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模

• 作者: 卫东 曹广益 朱新坚
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 智能建模与仿真
• 页码范围: 817-819
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2180字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.06.018

摘要

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.