系统仿真学报
繫統倣真學報
계통방진학보
JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION
2008年
4期
1068-1071
,共4页
吴小娟%朱新坚%曹广益%屠恒勇
吳小娟%硃新堅%曹廣益%屠恆勇
오소연%주신견%조엄익%도항용
固体氧化物燃料电池%径向基函数神经网络%遗传算法%电特性模型
固體氧化物燃料電池%徑嚮基函數神經網絡%遺傳算法%電特性模型
고체양화물연료전지%경향기함수신경망락%유전산법%전특성모형
针对现有的固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂,难以满足工程上对SOFC系统实时控制设计的需要,提出了利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络实现对SOFC电堆建模.在建模过程中,利用遗传算法优化RBF神经网络的输出权值及高斯基函数的中心向量和基宽向量,采用优化后的参数作为网络初始值,然后利用梯度下降法对各参数进行调整.通过仿真对该建模的有效性和建模精度进行了检验.
針對現有的固體氧化物燃料電池(SOFC)模型過于複雜,難以滿足工程上對SOFC繫統實時控製設計的需要,提齣瞭利用遺傳算法(GA)優化徑嚮基函數(RBF)神經網絡實現對SOFC電堆建模.在建模過程中,利用遺傳算法優化RBF神經網絡的輸齣權值及高斯基函數的中心嚮量和基寬嚮量,採用優化後的參數作為網絡初始值,然後利用梯度下降法對各參數進行調整.通過倣真對該建模的有效性和建模精度進行瞭檢驗.
침대현유적고체양화물연료전지(SOFC)모형과우복잡,난이만족공정상대SOFC계통실시공제설계적수요,제출료이용유전산법(GA)우화경향기함수(RBF)신경망락실현대SOFC전퇴건모.재건모과정중,이용유전산법우화RBF신경망락적수출권치급고사기함수적중심향량화기관향량,채용우화후적삼수작위망락초시치,연후이용제도하강법대각삼수진행조정.통과방진대해건모적유효성화건모정도진행료검험.
