【摘 要】
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To prevent the oxygen starvation and improve the system output performance, an adaptive inverse control (AIC) strategy is developed to regulate the air supply f
【机 构】
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Fuel Cell Research Institute,Hebei Provincial Key Laboratory of Fuel Cells,Institute of Process Engi
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To prevent the oxygen starvation and improve the system output performance, an adaptive inverse control (AIC) strategy is developed to regulate the air supply flow of a proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system in this paper.The PEMFC stack and the air supply system including a compressor and a supply manifold are modeled for the purpose of performance analysis and controller design. A recurrent fuzzy neural network (RFNN) is utilized to identify the inverse model of the controlled system and generates a suitable control input during the abrupt step change of external disturbances.Compared with the PI controller, numerical simulations are performed to validate the effectiveness and advantages of the proposed AIC strategy.
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