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摘要:
该文从设计质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制方案的角度出发,首先提出了采用Elman动态神经网络对PEMFC系统进行建模的新方法,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度;Elman神经网络辨识可使辨识过程简化并提高了辨识精度.然后在此基础上设计了自适应模糊神经网络控制器.最后的仿真实验以Elman神经网络模型为参考模型,使用自适应神经网络控制算法控制PEMFC的工作温度,取得了较好的控制效果.结果显示所设计的控制系统适合于控制PEMFC这样一类复杂非线性系统.
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内容分析
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文献信息
篇名 质子交换膜燃料电池的神经网络建模与控制
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络 自适应模糊神经网络控制器
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 能源领域仿真
研究方向 页码范围 207-210
页数 4页 分类号 TM743
字数 2945字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.08.057
五维指标
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燃料电池研究所 231 2594 23.0 40.0
2 曹广益 上海交通大学电信学院自动化系燃料电池研究所 222 2707 25.0 42.0
3 陈跃华 上海交通大学电信学院自动化系燃料电池研究所 6 47 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
质子交换膜燃料电池
神经网络
自适应模糊神经网络控制器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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