基于系统辨识的燃料电池系统建模和自适应模糊控制

被引：1

作者：

沈承

曹广益

朱新坚

机构：

[1] 上海交通大学电信学院自动化系

[2] 上海交通大学电信学院自动化系上海

[3] 上海

来源：

信息与控制 | 2002年 / 01期

关键词：

熔融碳酸盐燃料电池; 神经网络; 辨识; 模糊控制;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2002.01.016

中图分类号：

TP273.4 [];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

熔融碳酸盐燃料电池 (MCFC)发电运行时 ,电堆的工作温度必须控制在一定的范围内 ,否则将导致系统发电效率的降低或危及电堆寿命 .因此 ,实现对 MCFC运行温度的在线控制势在必行 .但由于 MCFC系统的复杂性 ,已有模型均为复杂的非线性微分方程组描述的解析模型 ,难以满足在线计算的实时控制的要求 .因此 ,本文首先利用神经网络辨识技术基于实验的输入 (气体流量 )输出 (温度 )数据建立起 MCFC电堆的神经网络模型 ;然后 ,基于这一电堆模型 ,设计了一个 MCFC电堆工作温度的在线改进型自适应模糊控制器 .该控制器对传统的模糊控制方法存在的缺陷进行了改进 ,它一方面采用 BP算法对模糊系统的参数进行修正 ,另一方面又通过聚类算法对模糊系统的结构进行自适应调整 .最后 ,用神经网络辨识模型代替实际的MCFC电堆进行了控制仿真 ,仿真结果证明对 MCFC辨识电堆建模的有效性 ,以及所设计的模糊控制器的性能优越性

引用

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