【摘 要】
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质子交换膜燃料电池(PEMFC)是具有多参数影响的复杂系统,针对其时变、非线性及不确定性导致其输出动态特性难以控制的问题,设计了自适应预测控制器。该控制器以PEMFC系统的神
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405286);上海市电站自动化技术重点实验室开放基金资助项目(13DZ2273800)
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质子交换膜燃料电池(PEMFC)是具有多参数影响的复杂系统,针对其时变、非线性及不确定性导致其输出动态特性难以控制的问题,设计了自适应预测控制器。该控制器以PEMFC系统的神经网络模型作为预测模型,充分利用神经网络对非线性系统的拟合能力,并在控制过程中实时对神经网络连接权值、阈值进行优化,实现自适应预测的滚动优化,保证了控制器对PEMFC控制的实时性;在控制过程中将输出电压分别反馈至自适应模型及预测控制前端,以提高系统的响应速度和控制精度。验证结果表明:基于自适应预测的控制方法具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,并具有自适应能力,对质子交换膜燃料电池输出动态特性的稳定性具有较好的控制效果。
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