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原文服务方: 化工学报       
摘要:
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)模型中通常包含一些未知的难以确定的参数。为了有效确定这些参数,提出一种基于概率选择模型的改进差分进化算法。该概率选择模型为进化群体中的每个个体分配关于个体优劣性能的选择概率,然后基于该选择概率选择优秀的个体参与变异和交叉操作。为了验证改进算法的有效性,首先将其用于求解标准测试函数,实验结果表明,基于概率选择模型的变异、交叉操作能显著提高差分进化算法的收敛速度和求解精度。然后将改进算法用于质子交换膜燃料电池模型最优参数识别问题,得到的仿真结果和实验测试数据之间具有较高的拟合精度,表明本文改进算法是一种有效的求解系统模型参数优化识别的方法。
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文献信息
篇名 基于改进差分进化算法的质子交换膜燃料电池模型参数优化识别
来源期刊 化工学报 学科
关键词 燃料电池 参数识别 优化 差分进化 概率模型
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 过程系统工程
研究方向 页码范围 1512-1520
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11949/0438-1157.20201804
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燃料电池
参数识别
优化
差分进化
概率模型
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
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117834
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