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摘要
为分析燃料电池系统特性,采用BP神经网络结构辨识质子交换膜燃料电池系统模型,模型输入为系统实际输入,模型输出为电堆输出电压和电堆工作温度。由于PEMFC系统是一个时变非线性系统,采用一种串-并联前向神经网络辨识结构模型,将模型前几个时刻输出作为模型输入,使得静态网络结构具有动态特性。BP网络模型通过PEMFC系统所得到的实验数据进辨识。训练完成后BP网络模型输出与实际系统输出基本一致,结果表明BP网络模型能够有效反映质子交换膜燃料电池系统输出电压和电堆温度特性。
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单位上海空间电源研究所; 上海理工大学
