递归模糊神经网络驱动的PEMFC温度智能控制

本文主要探讨了"基于递归模糊神经网络的PEMFC温度控制研究"这一主题。质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其诸多优点如高功率密度、低工作温度等，被广泛视为未来能源系统中的重要组成部分，尤其是在偏远地区家庭电力供应方面具有巨大潜力。然而，PEMFC的非线性和时变特性使得传统的温度控制策略面临挑战，因为这些特性可能导致发电性能和电池寿命受温度波动的影响。 为了克服这一问题，研究者提出了利用递归模糊神经网络控制器（RFNNC）。RFNNC结合了模糊推理、在线学习和动态映射能力，能够有效地处理这种复杂系统的不确定性。研究者首先基于能量守恒定律构建了PEMFC的动态热模型，该模型能够准确反映燃料电池内部的热量传递过程。 通过误差反传技术，控制器的参数被自适应地调整，确保其能够实时响应并维持电池在最优工作温度，即约80℃附近。仿真实验的结果表明，相比于传统的比例积分(PID)控制和模糊控制，RFNNC在达到稳态所需的时间更短，仅为35秒，并且具有较小的温度波动，这表明其在温度跟踪性能上具有明显优势。 本研究旨在通过引入递归模糊神经网络来优化PEMFC的温度控制，以提高燃料电池的稳定性和效率，从而更好地满足实际应用的需求。这对于推动PEMFC技术的发展和普及具有重要意义，为燃料电池的商业应用提供了技术支持。关键词包括质子交换膜燃料电池、热模型、递归模糊神经网络以及温度控制，这些都反映了研究的核心内容和焦点。