本文關鍵詞：固體氧化物燃料電池的數(shù)學模型及自適應神經模糊辨識模型的研究

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【摘要】：固體氧化物燃料電池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世紀最有生命力的發(fā)電技術之一。文章從SOFC實際應用的角度出發(fā),應用改進的自適應神經模糊推理系統(tǒng)(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)對SOFC建立了負載穩(wěn)定和負載變化2種情況下的電特性模型。由于數(shù)據來源不足,首先根據SOFC的工作原理,運用電化學、流體動力學等學科理論,建立SOFC的數(shù)學模型,基于該數(shù)學模型獲取ANFIS辨識模型的訓練和預測數(shù)據。仿真結果顯示了改進的ANFIS技術對SOFC系統(tǒng)的建模和控制具有一定的實用價值。
【作者單位】： 上海交通大學自動化系 上海交通大學自動化系 上海交通大學自動化系 上海交通大學自動化系
【關鍵詞】： 固體氧化物燃料電池 數(shù)學模型 自適應神經模糊推理系統(tǒng) 辨識模型 模糊規(guī)則 電化學 負載穩(wěn)定 流體動力學 神經網絡 特性模型
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃項目(863項目)(2006AA05Z148)。~~
【分類號】：TM911.4
【正文快照】： 0引言燃料電池是一種直接將儲存在燃料和氧化劑中的化學能高效地轉化為電能的發(fā)電裝置。固體氧化物燃料電池(solid oxide fuel cell,SOFC)以其固態(tài)結構、高能量轉換效率和對燃料氣體廣泛適應性等特點,引起了人們普遍關注,是目前燃料電池技術中的熱點和重點。與一般燃料電池相

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1 許鶴華;熊亮萍;汪集e，

本文編號：1008836