基于BP神经网络的燃料电池发动机温度模型

• 作者: 侯永平 周伟烈 欧阳广彬 金柳凯
• 来源期刊: 佳木斯大学学报(自然科学版)
• 学科: 交通运输
• 关键词: 质子交换膜燃料电池 神经网络 温度
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 813-815
• 分类号: U461.91
• 字数: 1847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2010.06.003

摘要

燃料电池堆的热特性对燃料电池整体性能和寿命有重要影响,电堆温度特性具有不确定性和非线性,本文利用BP神经网络建立了电堆温度模型,并通过实测数据分析了神经网络模型的特性,研究结果表明,神经网络可以用于电堆温度模型的建立,为质子交换膜燃料电池电堆的建模与控制提供了一条可供参考的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯永平	同济大学新能源汽车工程中心	27	59	4.0	6.0
2	欧阳广彬	同济大学新能源汽车工程中心	1	0	0.0	0.0
3	金柳凯		1	0	0.0	0.0
4	周伟烈		1	0	0.0	0.0