DMFC温度控制:ANFIS建模与模糊遗传算法优化
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更新于2024-08-11
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"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。
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