基于Takagi-Sugeno模型的质子交换膜燃料电池广义预测控制

被引：4

作者：

于亚笛

李大字

靳其兵

机构：

[1] 北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所

来源：

北京化工大学学报(自然科学版) | 2013年 / 40卷 / 03期

关键词：

质子交换膜燃料电池; 模糊神经网络; T-S模型; 广义预测控制;

D O I：

10.13543/j.cnki.bhxbzr.2013.03.009

中图分类号：

TM911.4 [燃料电池];

学科分类号：

摘要：

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)这一非线性复杂被控对象,采用基于C-均值模糊聚类的Takagi-Suge-no(T-S)模糊神经网络辨识方法,建立了系统的电特性模型;在此基础上应用广义预测控制策略,实现了PEMFC的输出功率控制。仿真实验比较了该方法与基于时间绝对偏差乘积积分(ITAE)指标的PID控制器和LQG控制器方法,结果表明所提出的方案在负荷跟踪、克服扰动及鲁棒性方面具有较理想的控制性能。

引用

页码：104 / 108

页数：5

共 10 条

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