| 基于改进型RBF神经网络的PEMFC电特性建模 |
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| 引用本文： | 孙涛,闫思佳,曹广益,朱新坚. 基于改进型RBF神经网络的PEMFC电特性建模[J]. 计算机仿真, 2006, 23(2): 200-203,214 |
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| 作者姓名： | 孙涛 闫思佳 曹广益 朱新坚 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,燃料电池研究所,上海,200030;上海师范大学,应用化学系,上海,200234 |
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| 摘 要： | 常规能源短缺的今天，开发利用新型清洁、绿色能源已成为各国科学家共同追求的目标。质子膜燃料电池（PEMFC）以其高功率密度，启动迅速，无污染等优点成为21世纪首选清洁能源系统。但其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论，形成一个非线性复杂系统，难以建立数学模型。因此，采用一种动态白适应网络即最近邻聚类径向基函数神经网络，它能够动态调节网络的规模和参数，具有较强的逼近能力以及自学习能力。并利用测试数据作为训练样本，在氢气流速给定的条件下，以空气（或氧气）压力和冷却水流速作为模型的输入量，电池的电压为输出量，建立了在工作温度为60℃和80℃时的PEMFC电特性模型。表明该方法具有简单、可行、精度高等优点。并为PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据。
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| 关 键 词： | 质子膜燃料电池 非线性系统建模 径向基函数神经网络 最近邻聚类算法 |
| 文章编号： | 1006-9348（2006）02-0200-04 |
| 收稿时间： | 2004-11-30 |
| 修稿时间： | 2004-11-30 |
Electric Characteristic Modeling of PEMFC Based on Improved RBFNN |
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| SUN Tao,YAN Si-jia,CAO Guang-yi,ZHU Xin-jian. Electric Characteristic Modeling of PEMFC Based on Improved RBFNN[J]. Computer Simulation, 2006, 23(2): 200-203,214 |
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| Authors: | SUN Tao YAN Si-jia CAO Guang-yi ZHU Xin-jian |
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| Affiliation: | 1. Fuel Cell Institute, Department of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030,China; 2. Department of Applied Chemistry, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Proton membrane fuel cell(PEMFC) Nonlinear system modeling Radius basic function neural network(RBFNN) Nearest neighbor-clustering algorithm |
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