【摘 要】
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为了解决传统稳态性控制能力较差的问题,提出一种基于模糊PID动态反馈调节的中温型固体氧化物燃料电池稳态控制模型。利用模糊变结构PID神经网络构建被控对象模型,在电池输出
【基金项目】
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安徽省高校自然科学基金项目(KJ2018A0980)
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为了解决传统稳态性控制能力较差的问题,提出一种基于模糊PID动态反馈调节的中温型固体氧化物燃料电池稳态控制模型。利用模糊变结构PID神经网络构建被控对象模型,在电池输出增益稳定条件下,采用模糊PID动态反馈调节方程进行控制目标函数分析,根据电池的电压输出权重进行模糊自适应学习,构建电池隐含层权重学习的时滞双曲比例微分调节反馈单元,在边值控制节点中进行电池稳态性输出的鲁棒性训练,求取电池电压输出的最优解,完成稳态控制模型的构建。仿真结果表明,该方法的稳态控制误差平均约为0.06。得出使用该方法进行中温型固体
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