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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池模糊控制

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从应用的角度,采用多变量模糊控制理论,对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的系统控制进行了研究.通过人工神经网络(ANN)在线辨识,建立了基于ANN辨识的PEMFC模糊控制系统,有效地解决了PEMFC系统控制的时变性、大滞后、不确定性和强耦合问题.计算机仿真结果表明,此控制方案是合理、有效的,能满足系统控制特性的要求.

田玉冬、朱新坚、曹广益

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上海交通大学,燃料电池研究所,上海,200030

燃料电池 模糊控制 人工神经网络 计算机仿真

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