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摘要:
以某燃料电池发动机为原型,将神经网络辨识方法应用到其非线性系统的建模.在此基础上,将元胞蚂蚁算法应用于燃料电池发动机优化控制问题,以低温启动时暖机时间(升温至正常工作温度范围)最短和提高燃料电池发动机的输出功率为优化控制目标.蚂蚁算法是一种新型的进化算法,它具有许多优良的性质,因此被广泛用于求解各类组合优化问题.但基本的蚂蚁算法有许多不足,比如它搜索速度慢.将元胞自动机与蚂蚁算法结合,通过对结点的生死状态演变,加快了算法的寻优速度,并最大可能地避免陷入局部最优.最后通过对模型的测试,采用元胞蚂蚁算法优化后的控制方法基本达到了上述目标,证明了建模的合理性的同时,显示出了该文优化控制方法的优越性.
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文献信息
篇名 燃料电池发动机优化控制建模与元胞蚂蚁算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 元胞蚂蚁算法 燃料电池发动机 神经网络建模 优化控制
年,卷(期) 2007,(19) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 240-244
页数 5页 分类号 TP391|TP18
字数 3723字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.19.069
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 马良 上海理工大学管理学院 254 3597 28.0 49.0
2 王周缅 上海理工大学管理学院 9 51 4.0 7.0
6 徐晓明 同济大学汽车学院 5 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
元胞蚂蚁算法
燃料电池发动机
神经网络建模
优化控制
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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