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摘要
针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）发电过程复杂难以建模的问题，考虑PEMFC系统的分数阶特性，提出一种基于优化的分数阶时域子空间辨识方法，并建立PEMFC的分数阶状态空间模型。首先，将分数阶微分理论与子空间时域辨识方法相结合，采用Poisson滤波器对输入输出信号进行滤波处理，并引入权重矩阵提高辨识的精度；其次，对Poisson滤波器以及辨识的分数阶阶次寻优，提出一种变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法（ALMBO），在迁移算子中引入变异反向学习策略、并融入自适应权重来提高寻优的精度，防止陷入局部最优解。最后，通过仿真结果验证算法的有效性，所得的PEMFC辨识模型能准确描述PEMFC的动态过程。
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单位自动化学院; 南京理工大学
