燃料电池空气供给系统控制参数的预测及仿真  

Prediction and Simulation of Control Parameters of Air Supply System in Fuel Cells

作　　者：全书海[1] 卫国爱[1,2] 潘牧[3] 黄亮[1] 林方鸿[4] 

机构地区：[1]武汉理工大学汽车工程学院 [2]空军雷达学院信息对抗系 [3]武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室 [4]中国人民解放军92261部队

出　　处：《武汉理工大学学报》2009年第19期4-6,23,共4页Journal of Wuhan University of Technology

基　　金：国家"863"计划项目(2006AA11A133)

摘　　要：空气供给系统对质子交换膜燃料电池的性能有很大影响。用Elman动态回归神经网络建立了质子交换膜燃料电池空气供给系统控制参数的预测模型,根据质子交换膜燃料电池输出参数的变化,预测其空气供给系统控制参数的变化趋势。并对经过训练的Elman神经网络预测模型进行测试,动态地模拟燃料电池空气供给系统控制参数的变化轨迹。测试结果表明,该模型对空气供给系统控制参数具有较好的预测能力,为质子交换膜燃料电池系统的前馈控制奠定了基础。Air supply system is an important factor to improve fuel cell stack performance. It set up predictive model of control parameters of air supply system in proton exchange membrane fuel cell （PEMFC） based on dynamic Elrnan artificial neutral networks（Elman ANN）. And air supply system control parameters＇ variety trends were predicted according to its output parameters in PEMFC system, and its changing track were simulated dynamicly through testing disciplined Elman ANN model. Result of test showes that the model has better predictive ability to PEMFC air parameters, and it buildes foundation for forward control of PEMFC system.

关 键 词：质子交换膜燃料电池 空气供给系统 ELMAN神经网络 参数预测 

分 类 号：TM911[电气工程—电力电子与电力传动]