【摘 要】
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质子膜燃料电池(PEMFC)的原理涉及热力学、电化学、流体力学以及传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型.对此,本文首先利用模糊逻辑系统和人工神经网络具有为非线性系统建模的较强逼近能力和自学习能力,采用自适应神经模糊算法,楚立PEMFC温度特性模型;然后利用测试数据作为训练样本,在氢气压力给定的条件下,以空气(或氧气)压力和冷却水作为温度模型的输入量,以电池的工作温度为输出量,建立
【机 构】
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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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质子膜燃料电池(PEMFC)的原理涉及热力学、电化学、流体力学以及传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型.对此,本文首先利用模糊逻辑系统和人工神经网络具有为非线性系统建模的较强逼近能力和自学习能力,采用自适应神经模糊算法,楚立PEMFC温度特性模型;然后利用测试数据作为训练样本,在氢气压力给定的条件下,以空气(或氧气)压力和冷却水作为温度模型的输入量,以电池的工作温度为输出量,建立了3种不同的PEMFC温度特性模型.研究表明:该方法简单、可行且精度高,这为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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