基于改进BP神经网络的甲醇浓度间接测量方法 |
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引用本文: | 周聪,朱新坚,邵孟. 基于改进BP神经网络的甲醇浓度间接测量方法[J]. 电源技术, 2016, 0(1): 89-93. DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2016.01.027 |
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作者姓名: | 周聪 朱新坚 邵孟 |
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作者单位: | 上海交通大学燃料电池研究所,上海,200240 |
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摘 要: | 提出了一种直接甲醇燃料电池电堆中甲醇浓度的间接测量方法。该方法基于直接甲醇燃料电池(DMFC)电堆中单电池所表现出的电化学特性,根据电堆运行时的电流、电压和温度值,采用改进BP神经网络,实时计算出电堆中的甲醇浓度,在无需安装甲醇浓度传感器的条件下,实现了DMFC电堆中甲醇浓度的间接测量。实验结果表明该方法的相对误差精度范围为[0,1.96%],可用于微小型直接甲醇燃料电池阳极进料浓度的实时控制。
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关 键 词: | 直接甲醇燃料电池 甲醇浓度 间接测量 |
Sensor-less estimation strategy of fuel concentration based on improved BP neural networks |
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Abstract: | |
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Keywords: | direct methanol fuel cell methanol concentration sensor-less estimation |
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