固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究

发布时间：2017-10-10 22:05

  本文关键词：固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究

  更多相关文章： 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊推理系统 辨识模型 模糊规则 电化学 负载稳定 流体动力学 神经网络 特性模型

【摘要】：固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型。由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据。仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。
【作者单位】： 上海交通大学自动化系 上海交通大学自动化系 上海交通大学自动化系 上海交通大学自动化系
【关键词】： 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊推理系统 辨识模型 模糊规则 电化学 负载稳定 流体动力学 神经网络 特性模型
【基金】：国家高技术研究发展计划项目(863项目)(2006AA05Z148)。~~
【分类号】：TM911.4
【正文快照】： 0引言燃料电池是一种直接将储存在燃料和氧化剂中的化学能高效地转化为电能的发电装置。固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)以其固态结构、高能量转换效率和对燃料气体广泛适应性等特点,引起了人们普遍关注,是目前燃料电池技术中的热点和重点。与一般燃料电池相

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本文编号：1008836