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基于径向基神经网络的质子交换膜燃料电池智能参数辨识
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作者 刘明群 孟贤 +3 位作者 何廷一 和鹏 许珂玮 杨博 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第2期81-90,共10页
在质子交换膜燃料电池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)中,准确地辨识未知参数对于建立可靠而精确的模型至关重要.然而,PEMFC参数辨识难以被常规的数值分析方法解决,这是一个涉及多个变量且有强耦合的非线性问题.此外,噪声... 在质子交换膜燃料电池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)中,准确地辨识未知参数对于建立可靠而精确的模型至关重要.然而,PEMFC参数辨识难以被常规的数值分析方法解决,这是一个涉及多个变量且有强耦合的非线性问题.此外,噪声对数据的影响、收集数据的不足以及电池记录数据的丢失都会增加获取精确参数的难度.针对以上问题,本文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络联合启发式算法的参数识别策略.先对RBF进行训练,并利用RBF对数据进行降噪与预测处理,以解决噪声对数据的影响、收集数据的不足以及电池数据丢失的情况;再利用启发式算法对PEMFC模型参数进行辨识.结果表明,经过RBF处理后可以显著降低异常情况对参数辨识的影响,极大程度提高启发式算法参数辨识的准确性,其中V-I拟合精度达到99.56%. 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 智能参数辨识 径向基神经网络 启发式算法 降噪处理 预测处理
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大型风机主导机械动态的智能灰箱建模及其线性状态空间表征 被引量：2
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作者 潘晨阳 胡阳 奚芸华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1260-1269,共10页
随着风电发展逐渐从量的扩张过渡为质的提高阶段,风机精细化控制日益受到重视,而风机动态的合理建模是其重要基础.本文研究了风机主导机械动态建模并建立其完整的状态空间表征.首先,分析了风机子系统特性,针对气动特性建立气动转矩的分... 随着风电发展逐渐从量的扩张过渡为质的提高阶段,风机精细化控制日益受到重视,而风机动态的合理建模是其重要基础.本文研究了风机主导机械动态建模并建立其完整的状态空间表征.首先,分析了风机子系统特性,针对气动特性建立气动转矩的分段仿射模型,用于表征气动系统的静态特性.然后,系统地制定了智能灰箱参数辨识步骤,对于多入多出的传动系统设立加权优化目标进行辨识,以获取其蕴含物理意义的状态空间模型,与气动模型合并得到联合状态空间模型.最后,依托FAST的5 MW风机模型进行仿真,验证了建模策略的有效性,仿真结果展现了构建的联合模型对实际动态特性较好的拟合效果. 展开更多
关键词 风力发电 主导机械动态 分段仿射模型 智能灰箱参数辨识 联合状态空间模型
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