基于Takagi-Sugeno模型的质子交换膜燃料电池广义预测控制

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.

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

所属期刊栏目：40

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61273132;北京市优秀人才培养资助项目2009D013000000003

在线出版日期：2013-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108