【摘 要】
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该文从设计质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制方案的角度出发,首先提出了采用E lm an动态神经网络对PEMFC系统进行建模的新方法,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度;E lm an神经网络辨识可使辨识过程简化并提高了辨识精度。然后在此基础上设计了自适应模糊神经网络控制器。最后的仿真实验以E lm a
【机 构】
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上海交通大学电信学院自动化系燃料电池研究所
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该文从设计质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制方案的角度出发,首先提出了采用E lm an动态神经网络对PEMFC系统进行建模的新方法,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度;E lm an神经网络辨识可使辨识过程简化并提高了辨识精度。然后在此基础上设计了自适应模糊神经网络控制器。最后的仿真实验以E lm an神经网络模型为参考模型,使用自适应神经网络控制算法控制PEMFC的工作温度,取得了较好的控制效果。结果
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