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摘要:
为了提高直接甲醇燃料电池(DMFC)的发电性能,采用自适应神经模糊推理技术(FGA-ANFIS)对电池的工作温度进行建模与控制.首先,基于实验的输入输出数据建立了DMFC电堆温度的自适应神经模糊辨识模型,避开了DMFC电堆的内部复杂性.然后,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整.最后,通过仿真.将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于一种FGA-ANFIS技术的DMFC温度建模和控制
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 直接甲醇燃料电池 自适应神经模糊推理系统 模糊遗传算法
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 738-742
页数 5页 分类号 TP183
字数 3986字 语种 中文
DOI
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 上海交通大学燃料电池研究所 231 2594 23.0 40.0
2 戚志东 南京理工大学自动化学院 24 97 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
直接甲醇燃料电池
自适应神经模糊推理系统
模糊遗传算法
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
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
相关基金
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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