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基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
1
作者
苗青
曹广益
朱新坚
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期387-389,共3页
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密...
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密度动态响应模型。仿真结果表明采用RBF神经网络辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高。
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关键词
直接甲醇燃料电池
RBF神经网络辨识
rols
算法
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职称材料
基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究
被引量:
12
2
作者
戚志东
朱新坚
曹广益
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期126-129,137,共5页
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模...
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。
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关键词
直接甲醇燃料电池
径向基函数神经网络(RBFNN)
模糊遗传算法(FGA)
最近邻聚类算法
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职称材料
基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模
被引量:
3
3
作者
苗青
曹广益
朱新坚
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期284-285,289,共3页
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂,难以数学建模。应用一种改进的 RBF 神经网络对 DMFC 系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速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 1000 组实验数据作为训练和测试样...
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂,难以数学建模。应用一种改进的 RBF 神经网络对 DMFC 系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速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 1000 组实验数据作为训练和测试样本,建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压/电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与 BP 神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明 RBF 神经网络比 BP 神经网络收敛得快,建模精度高,从而为设计 DMFC 实时控制系统奠定了基础。
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关键词
直接甲醇燃料电池
神经网络
辨识建模
RBF
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职称材料
题名
基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
1
作者
苗青
曹广益
朱新坚
机构
上海交通大学燃料电池研究所
出处
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期387-389,共3页
基金
国家863计划基金资助项目(2003AA517020)
文摘
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密度动态响应模型。仿真结果表明采用RBF神经网络辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高。
关键词
直接甲醇燃料电池
RBF神经网络辨识
rols
算法
Keywords
direct methanol fuel cell
,
radial based function
,
neural network identification
,
rols algorithm
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究
被引量:
12
2
作者
戚志东
朱新坚
曹广益
机构
南京理工大学自动化学院
上海交通大学自动化系燃料电池研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期126-129,137,共5页
基金
国家863项目(2002AA517020)
文摘
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。
关键词
直接甲醇燃料电池
径向基函数神经网络(RBFNN)
模糊遗传算法(FGA)
最近邻聚类算法
Keywords
direct methanol fuel cell
(DMFC)
radial
basis
function
neural
network
(RBFNN)
fuzzy genetic
algorithm
s (FGA)
nearest neighbor clustering
algorithm
s (NNCA)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模
被引量:
3
3
作者
苗青
曹广益
朱新坚
机构
上海交通大学自动化系燃料电池研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期284-285,289,共3页
基金
国家 863 科研项目发展基金资助项目(2003AA517020)
文摘
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂,难以数学建模。应用一种改进的 RBF 神经网络对 DMFC 系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速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 1000 组实验数据作为训练和测试样本,建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压/电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与 BP 神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明 RBF 神经网络比 BP 神经网络收敛得快,建模精度高,从而为设计 DMFC 实时控制系统奠定了基础。
关键词
直接甲醇燃料电池
神经网络
辨识建模
RBF
Keywords
direct methanol fuel cell
(DMFC)
neural
network
s
identification
modeling
radial
basis
function
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
苗青
曹广益
朱新坚
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
2
基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究
戚志东
朱新坚
曹广益
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
12
下载PDF
职称材料
3
基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模
苗青
曹广益
朱新坚
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
3
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职称材料
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