节点文献

基于改进BP神经网络的甲醇浓度间接测量方法

Sensor-less estimation strategy of fuel concentration based on improved BP neural networks

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 周聪朱新坚邵孟

【Author】 ZHOU Cong;ZHU Xin-jian;SHAO Meng;Institute of Fuel Cell, Shanghai Jiao Tong University;

【机构】 上海交通大学燃料电池研究所

【摘要】 提出了一种直接甲醇燃料电池电堆中甲醇浓度的间接测量方法。该方法基于直接甲醇燃料电池(DMFC)电堆中单电池所表现出的电化学特性,根据电堆运行时的电流、电压和温度值,采用改进BP神经网络,实时计算出电堆中的甲醇浓度,在无需安装甲醇浓度传感器的条件下,实现了DMFC电堆中甲醇浓度的间接测量。实验结果表明该方法的相对误差精度范围为[0,1.96%],可用于微小型直接甲醇燃料电池阳极进料浓度的实时控制。

【Abstract】 A sensor-less estimation strategy of methanol concentration in direct methanol fuel cell(DMFC), was proposed by measuring the I,V,T(which denotes current, voltage and temperature, respectively) to estimate the concentration of methanol based on the electrochemical characteristics of fuel cells with improved Back Propagation Neural Network(BPNN) algorithm. The relative errors were at the range of [0, 1.96%]. This strategy could be used to control the concentration of feed methanol at anode in micro and portable DMFC systems.

  • 【文献出处】 电源技术 ,Chinese Journal of Power Sources , 编辑部邮箱 ,2016年01期
  • 【分类号】TM911.4;TP18
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】63
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络