固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究

摘要：

固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一.文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型.由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据.仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值.

关键词：固体氧化物燃料电池、数学模型、自适应神经模糊推理系统、辨识模型

所属期刊栏目：32

分类号：TM911

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2006AA05Z148

在线出版日期：2008-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14