首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于神经网络的燃料电池的辨识与模糊控制研究
引用本文:沈承,曹广益,朱新坚. 基于神经网络的燃料电池的辨识与模糊控制研究[J]. 控制与决策, 2001, 16(Z1): 753-756
作者姓名:沈承  曹广益  朱新坚
作者单位:上海交通大学电子信息学院,
基金项目:上海市科技发展基金项目(993012013);上海交通大学211工程基金项目
摘    要:利用神经网络辨识复杂非线性系统的能力,基于实验的输入输出数据,用神经网络辨识的方法建立起MCFC电堆的神经网络模型,然后基于温度特性输入输出关系设计一个模糊控制器,并用模糊控制器的输入输出样本训练神经网络.仿真结果表明,所设计的控制器用神经网络的计算结构代替模糊规则推理,在速度、自学习、自适应等方面具有灵活、高效的优势,它对不同的系统状态都能调节控制量,将温度较平滑地过渡到理想值.

关 键 词:熔融碳酸盐燃料电池  神经网络  辨识  神经模糊控制器
文章编号:1001-0920(2001)z1-0753-05
修稿时间:2001-04-16

Identification and Neuro-fuzzy Control of Molten Carbonate Fuel Cell Based onNeural Networks
SHEN Cheng,CAO Guang-yi,ZHU Xin-jian. Identification and Neuro-fuzzy Control of Molten Carbonate Fuel Cell Based onNeural Networks[J]. Control and Decision, 2001, 16(Z1): 753-756
Authors:SHEN Cheng  CAO Guang-yi  ZHU Xin-jian
Abstract:A temperature model of MCFC stack is set up by using neural networks identification, with the flow rates of fuel gas and oxidant gas as the input and the temperature response of MCFC stack as the output. Based on the I/O relations of temperature, a fuzzy controller is designed, and a neural networks is trained by using the I/O sample data of the fuzzy controller. Simulation results show the validity of the modeling and neuro-fuzzy controller.
Keywords:MCFC  neural networks  identification  neuro-fuzzy controller
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号