固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究

• 作者: 吴小娟 屠恒勇 曹广益 朱新坚
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊推理系统 辨识模型
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 国家重点基础研究项目
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TM911
• 字数: 3810字
• 语种: 中文

摘要

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一.文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型.由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据.仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值.

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	上海交通大学自动化系	231	2594	23.0	40.0
2	曹广益	上海交通大学自动化系	222	2707	25.0	42.0
3	屠恒勇	上海交通大学自动化系	13	51	4.0	7.0
4	吴小娟	上海交通大学自动化系	3	29	2.0	3.0