燃料电池空气供给系统控制参数的预测及仿真

被引:1
作者
全书海 [1 ]
卫国爱 [1 ,2 ]
潘牧 [3 ]
黄亮 [1 ]
林方鸿 [4 ]
机构
[1] 武汉理工大学汽车工程学院
[2] 空军雷达学院信息对抗系
[3] 武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室
[4] 中国人民解放军部队
关键词
质子交换膜燃料电池; 空气供给系统; Elman神经网络; 参数预测;
D O I
暂无
中图分类号
TM911.4 [燃料电池];
学科分类号
摘要
空气供给系统对质子交换膜燃料电池的性能有很大影响。用Elman动态回归神经网络建立了质子交换膜燃料电池空气供给系统控制参数的预测模型,根据质子交换膜燃料电池输出参数的变化,预测其空气供给系统控制参数的变化趋势。并对经过训练的Elman神经网络预测模型进行测试,动态地模拟燃料电池空气供给系统控制参数的变化轨迹。测试结果表明,该模型对空气供给系统控制参数具有较好的预测能力,为质子交换膜燃料电池系统的前馈控制奠定了基础。
引用
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页数:4
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共 3 条
[1]  
神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计.[M].周开利;康耀红编著;.清华大学出版社.2005,
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2007, (10) :61-64