PEMFC电化学建模及其PID控制

针对目前质子膜燃料电池(PEMFC)模型难以适用控制系统的设计,因此提出了电化学方法建立PEMFC数学模型,并在此基础上采用PID控制其输出电压。首先分析PEMFC内部运行机理;然后假定外部负载电流干扰的情况下,PEMFC电堆工作温度稳定在80℃,在M atlab/simu link环境下建立系统仿真模型,模拟输出电压动态变化过程;并采用PID算法控制电堆阴阳极入口气体压力,使PEMFC系统的输出电压达到预定值。仿真结果表明该模型能够较好的反映出系统的动态特性,且PID算法用于PEMFC发电系统的控制是可行的。     

基于一种改进的BP神经网络光伏电池建模

由于光伏电池具有高度非线性特性,难以建模,而传统的数学模型难以满足光伏控制系统设计和应用的要求。该文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络技术应用到光伏阵的建模中,避开了该模块内部的复杂性。模型以太阳能日照、温度以及负载电压作为神经网络辨识模型的输入量,光伏阵输出电流为输出量,采用改进型BP算法,建立了光伏电池的动态响应模型,然后预测了最大功率点。文中给出模型的结构,训练步骤和仿真结果。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计光伏实时控制系统奠定了基础。     

继电反馈多模型控制及应用

作为简单、鲁棒的设计方法,基于继电反馈的PID控制器巳广泛应用于工业过程控制。它可以由继电反馈引起的振荡近似估计过程临界信息进行控制器的设计。多模型控制是解决系统时变、非线性、参数不确定性等复杂问题得一种有效方法。该文将继电反馈控制与多模型控制相结合,对时变、非线性的电厂主汽温系统过进行控制。首先在各个工况点应用继电反馈方法设计子控制器。然后在系统整个运行区间进行多模型自适应控制以克服非线性、时变对系统的影响。仿真表明本方法所建立的控制系统具有良好的控制品质及较强的自适应能力。     

燃料电池分散发电系统阳极部分的建模和控制

燃料电池分散发电系统要求安全性、可靠性和持久性,系统控制十分重要,而用户的实时功率需求以及多设备多仪表多性能参数的特点使整个系统的实时控制变得复杂。该文主要介绍发电系统阳极部分的结构设计和控制实现方法。系统参数关系的强非线性要求控制必须以动态仿真模型为基础。在实时数据的基础上进行物质量上的反馈计算,能够使进入电堆阳极的氢气在系统运行过程中始终维持在理想的湿度水平。将二次型性能指标引入单神经元自适应PID控制,通过调节二级减压阀的气体流量。可以很好地维持电堆膜阳极侧压力始终与阴极侧压力保持理想的压力差水平。经仿真验证系统运行性能良好。     

110 kV单芯电缆缆芯暂态温度径向感知模型研究

为了实现基于电缆表面温度测量的电缆缆芯暂态温度实时反演,本文首先分析电缆内部径向热流扩散路径特点,建立了电缆各层结构的热阻热容集中参数等效模型,并分析热路等效模型的误差影响因素。其次开展110 kV单芯电缆本体暂态温度场有限元仿真计算,分析了交联聚乙烯绝缘层分层建模的必要性,并确定分层数量。最后分析了材料参数的分散性对径向感知模型反演精度的影响。研究表明,本文提出的暂态温度径向感知模型具有较高的反演精度,可应用于各种工况下缆芯温度的实时监测。     

内源化学反应及细菌活动对冰温贮藏罗非鱼片腐败变质的贡献研究

目的 评估内源化学反应及细菌活动对冰温贮藏罗非鱼片腐败变质的贡献。方法 研究经抑菌处理及未经抑菌处理的罗非鱼片在冰温贮藏期间的菌落总数、挥发性盐基氮(totalvolatilebasicnitrogen,TVB-N)值、pH、硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid, TBA)值及感官鲜度的变化,采用电子鼻监测挥发性成分的变化,并对未经抑菌处理罗非鱼片各指标与菌落总数间进行皮尔逊相关性分析。结果 贮藏期间经抑菌处理的样品的菌落总数始终小于5.05 log CFU/g, TVB-N值小于3.00 mg/100 g, pH及电子鼻测定的各种挥发性成分基本未变,未发生感官腐败,虽然TBA值有所增加(P<0.05),但始终低于0.05 mg MDA/100 g。而未经抑菌处理的罗非鱼片,菌落总数在21 d时达到9.19 log CFU/g, TVB-N值增至40.69 mg/100 g, pH由6.65增至7.63,电子鼻测定的氮氧化合物、硫化物及有机硫化物骤增, TBA值增至0.072 mg MDA/100 g,显著高于抑菌处理的样品,感官腐败明显。结论 冰温贮藏条件下内源...     

SOFC建模与控制策略的研究现状与发展

简单介绍了固体氧化物燃料电池(SOFC)的单体结构类型和工作原理;然后详细介绍SOFC的电极、单电池、电堆、系统四个层次的建模以及SOFC控制的研究现状,并指出现有模型的不足;接着讨论SOFC电池数学建模的发展方向;最后,针对SOFC系统的非线性、大时滞、多输入多输出和随机干扰等特征,提出了几种适宜的控制方案.     

质子交换膜燃料电池机理与ANN混合模型的建模与仿真分析

提出了一种新型的混合燃料电池模型,描述了该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分).机理部分用来体现质子交换膜燃料电池性能,神经网络部分用来表现所不知或者不能用机理模型来表现出来的质子交换膜燃料电池性能,认为可以再现质子交换膜燃料电池的各种特性.仿真结果表明,该混合质子交换膜燃料电池模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度.     

基于混合pi-sigma神经网络的固体氧化物燃料电池建模

针对固体氧化物燃料电池(SOFC)建模难的现状,提出了一种基于混合pi-sigma神经网络建模的新方法.该方法通过在线修正隶属函数和结论参数,使得网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的.利用不同文献的实验数据,分别建立反应气体压力、电池温度、燃料气体组成及燃料利用率多变量的SOFC模型.应用仿真对该建模的有效性和建模精度进行了检验.最后在该混合pisigma神经网络辨识模型的基础上,分析了不同工作参数对sDFC工作性能的影响.     

退火工艺对 FeCo软磁合金微观组织与力学性能的影响

对经退火热处理的FeCo软磁合金带材的力学性能进行了研究,同时对比了1J22合金和高强度FeCo合金冷轧带材在不同热处理温度下退火后的组织变化。结果发现：随着退火温度的上升,两种合金的强度均下降、晶粒的粒径均变大;在850℃时,1J22合金晶粒已经明显粗化,高强度FeCo合金晶粒有略微长大,但晶粒较均匀;在880℃时,两种合金晶粒均明显粗化,且不均匀。