微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制

• 作者: 付娟 刘云利 安爱民 张浩琛 郑晨东
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 微生物燃料电池 神经网络 动态仿真 预测控制
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1090-1098
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20161627

摘要

微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响.针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略.仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安爱民	兰州理工大学电信学院	19	80	6.0	7.0
2	张浩琛	兰州理工大学电信学院	11	56	6.0	7.0
3	刘云利	兰州理工大学电信学院	2	17	2.0	2.0
4	郑晨东	兰州理工大学电信学院	1	9	1.0	1.0
5	付娟	兰州理工大学电信学院	1	9	1.0	1.0