RBF神经网络模型在PEMFC湿度值估测中的应用研究

• 作者: 全书海 曹晓蕾 谭保华
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 质子交换膜燃料电池 膜的含水量 相对湿度 正交最小二乘法 K均值聚类算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 124-128
• 分类号: TM911
• 字数: 2293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1187.2011.00124

摘要

质子交换膜燃料电池的湿度对其性能有很大影响.分析了质子交换膜燃料电池的含水量与主要影响参数的关系,并将K均值聚类算法和正交最小二乘算法进行对比,在此基础上建立了质子交换膜含水量与燃料电池内阻值关系的RBF神经网络控制模型.实验仿真结果表明,正交最小二乘法要优于K均值聚类算法,该模型达到了预设的估测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全书海	武汉理工大学自动化学院	146	991	15.0	24.0
5	谭保华	武汉理工大学汽车工程学院	48	286	10.0	15.0
7	曹晓蕾	武汉理工大学自动化学院	2	6	2.0	2.0