DMFC温度控制：ANFIS建模与模糊遗传算法优化

"基于ANFIS的DMFC温度建模和改进模糊控制 (2008年)" 这篇2008年的论文聚焦于直接甲醇燃料电池（DMFC）的温度控制问题，采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）进行建模与控制。DMFC是一种直接将化学能转化为电能的装置，其工作温度对其性能和效率有着显著影响。实时控制DMFC的工作温度是确保其稳定运行的关键。 作者戚志东通过实验数据来构建DMFC电堆的温度模型，这种方法避开了对电堆内部复杂性的深入分析，简化了建模过程。ANFIS是一种融合了模糊逻辑和神经网络的智能系统，能够处理非线性和不确定性问题，因此适合DMFC这种复杂系统的建模。 在控制策略上，论文提出了一种改进的模糊遗传算法（FGA），用于在线调整神经模糊控制器的参数和模糊规则。遗传算法是一种优化技术，结合了模糊逻辑的灵活性和遗传算法的全局搜索能力，能够自适应地优化控制器性能。通过这种方式，控制器可以动态适应DMFC的工作条件变化，提高控制精度和稳定性。 论文通过对比非线性PID控制器和传统的模糊控制器，验证了所设计的神经模糊控制器的优越性。实验结果证明，该神经模糊控制器在温度控制中表现出更好的性能，这可能体现在更快的响应速度、更小的稳态误差以及更强的鲁棒性。 关键词涉及的主要技术包括直接甲醇燃料电池（DMFC）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和模糊遗传算法（FGA）。这些技术的结合应用为DMFC的温度控制提供了创新解决方案，对于燃料电池领域的研究和发展具有重要意义。 中图分类号：TP183，表明该论文属于自动控制技术的范畴。文章编号：1005-9830(2008)06-0749-05，这是论文在《南京理工大学学报(自然科学版)》中的具体标识，表明了其在期刊中的位置和发布年份。