基于神经网络的固体氧化物燃料电池电堆建模

作     者：吴小娟 朱新坚 曹广益 屠恒勇 WU Xiao-juan;ZHU Xin-jian;CAO Guang-yi;TU Heng-yong

作者机构：上海交通大学自动化系燃料电池研究所上海200030 

基　　金：国家"863"科研项目发展基金资助项目(2003AA517020) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2008年第20卷第4期

页      码：1068-1071页

摘      要：针对现有的固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂,难以满足工程上对SOFC系统实时控制设计的需要,提出了利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络实现对SOFC电堆建模。在建模过程中,利用遗传算法优化RBF神经网络的输出权值及高斯基函数的中心向量和基宽向量,采用优化后的参数作为网络初始值,然后利用梯度下降法对各参数进行调整。通过仿真对该建模的有效性和建模精度进行了检验。

主 题 词：固体氧化物燃料电池 径向基函数神经网络 遗传算法 电特性模型 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0701[理学-数学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16182/j.cnki.joss.2008.04.019

馆 藏 号：203763422...