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针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控