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| 质子交换膜燃料电池建模与控制研究进展 | |
| 摘 要： | 针对质子交换膜燃料电池的建模与控制问题,概述了基于极化曲线和参数维度的经验模型和机理模型,分析了基于电化学反应、温度、压力等因素的电化学稳态模型和动态模型,介绍了基于神经网络辨识、群集智能算法和支持向量机等的智能方法模型,对质子交换膜燃料电池的现有智能控制策略进行了总结,最后指出:利用群集智能算法同时优化质子交换膜燃料电池的模型参数和环境参数将是建模的一个发展方向,预测广义Hamilton理论等也可被尝试用于质子交换膜燃料电池建模的研究中,同时融合新算法的智能控制策略将成为质子交换膜燃料电池控制的研究趋势. |
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