【摘 要】
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熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)是一种洁净、高效的新型发电装置,适宜作大容量分布式电厂的供电装备.但是要真正实现MCFC发电系统的商业化,除了在材料和工艺等方面进行改进以外,还
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熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)是一种洁净、高效的新型发电装置,适宜作大容量分布式电厂的供电装备.但是要真正实现MCFC发电系统的商业化,除了在材料和工艺等方面进行改进以外,还必须为系统的运行设计稳定高效的控制系统和保证系统安全运行的故障诊断系统.由于MCFC系统是复杂的电化学系统,系统具有很强的非线性特征和参数时变特征,并且系统的机理特征不完全确知,传统控制系统往往结构复杂,控制效果差.模糊神经网络(FNN)是模糊逻辑系统和人工神经网络的有机结合,不但可以利用系统知识、处理模糊信息,而且网络参数和结构具有自适应能力.FNN已经在非线性系统的控制和建模方面得到了广泛应用.本文首先研究了模糊神经网络的参数和结构学习算法,然后将模糊神经网络应用于MCFC发电系统建模、控制和故障诊断中.主要研究内容如下:1.提出了FNN网络参数学习的实数遗传算法(RGA),改善了传统遗传算法的编码结构,提高了网络参数学习效率.利用统计学习理论,对FNN逼近性能和泛化能力进行了分析,提出了一种模糊神经网络结构自适应算法.2.分析并证明了一类非线性系统表示为多个线性系统内插值的条件,利用模糊组合的特点,建立了该系统FNN网络模型,降低了NARMAX建模方法的复杂度.3.利用电堆的物质守恒、动量和能量守恒定律,建立了电堆的集总参数模型,降低了三维机理模型的复杂度.进而建立了系统的递阶FNN控制模型,有效利用了系统的专家信息和实验测量数据,并可以实现模型的自学习.4.将模糊神经网络和内模控制系统相结合,设计了kW级电堆
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