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为解决大多数固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂,精准度不高,难以应用在SOFC系统控制设计中的问题,提出结合人工蜂群算法(ABC)和径向基函数(RBF)神经网络来建立SOFC电堆动态模型.首先建立SOFC电堆数学模型采集样本,然后利用人工蜂群算法优化RBF神经网络参数,将优化后的参数作为RBF神经网络的初始值,并使用新数据对该模型进行预测.对比多篇文章的方法仿真结果表明,ABC-RBF辨识模型能够有效、准确预测电堆动态特性.