【作者】 林建祺； 陈启宏； 全书海；

【Author】 LIN Jian-qi, CHEN Qi-hong, QUAN Shu-hai (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

【机构】 武汉理工大学自动化学院；

【摘要】 开发氢能源是解决全球能源危机年口大气污染的一项重要措施,而燃料电池是一种利用氢能进行能量转换的有效装置。研究了氢能质子交换膜燃料电池发动机的系统结构,针对发动机输出电压容易受系统各输入条件影响的问题,提出利用BP神经网络建立发动机系统电压输出模型。在建立神经网络辨识模型的基础上,通过预测控制算法实现对燃料电池发动机的优化控制。更多还原

【Abstract】 Developing hydrogen-energy is an important method to solve the global energy crisis and the air pollution, and the fuel cell is the best way in which hydrogen is utilized. This paper introduces systematic structure of the hydrogen proton exchange membrane fuel cell engine. In order to solve the problem that the output voltage is easy to be influenced by each input condition, the systematic voltage output model is established by BP neural network. On the basis of modeling, predictive control algorithm is used to optimize the control of fuel cell engine.更多还原