微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制

发布时间：2018-03-05 20:37

  本文选题：微生物燃料电池　切入点：神经网络　出处：《化工学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略。仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善。
[Abstract]:The control of the substrate concentration of microbial fuel cell is an important part of the optimization control of the whole system. The advantages and disadvantages of the control effect have a great influence on the output voltage of the system. Aiming at the characteristics of large overshoot and slow response speed of the MFC output voltage under the conventional control strategy, the input quantity in the MFC system model is studied. The influence of control variables on the output of the system is simulated dynamically, and the neural network predictive control strategy for anode feed flow control in MFC system is proposed by using the load current as disturbance. The simulation results show that, Compared with the PID control method, the output voltage response speed of the system using neural network predictive control strategy is fast and the overshoot is small, and its dynamic performance is greatly improved.
【作者单位】： 兰州理工大学电信学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61563032) 甘肃省自然科学基金项目(145RJZ024,145RJYA313)~~
【分类号】：TM911.4;TP183

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