基于改进型BP网络辨识的燃料电池建模

摘要：

质子膜燃料电池(PEMFC)工作原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型.因此,该文利用人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用了改进型反向传播网络(BP)方法,建立PEMFC电特性模型;利用150组试验数据作为训练样本,在氢气供给满足的条件下,以空气(或氧气)流速和电池工作温度为模型的输入量,电池的电压、电流密度为输出量,建立了在不同工作温度下的PEMFC电特性模型.表明该方法具有简单、可行、精度高等优点.通过对模型输出曲线仿真的结果分析,对PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据,具有实际意义.

关键词：质子膜燃料电池、非线性系统建模、改进算法

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2002AA517020

在线出版日期：2005-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：65-67,79