基于神经网络辨识的熔融碳酸盐燃料电池建模

摘要

针对熔融碳酸盐燃料电池 ( MCFC)电堆系统难以建模以及已建立的模型过于复杂 ,难以满足工程上对 MCFC系统控制设计特别是实时控制需要的情况 ,绕开 MCFC的内部复杂性 ,提出利用神经网络可以逼近任意复杂非线性函数的性能 ,将神经网络辨识方法应用到 MCFC这种高度非线性系统的建模中 .以燃料气和氧化剂气体的流速为输入量 ,MCFC电堆的温度响应为输出量 ,根据输入输出数据用神经网络辨识建立 MCFC电堆系统的温度模型 ,给出了辨识系统的结构及改进 BP算法 .仿真结果证明了这种方法的可行性 ,所建立的模型精度较高 ,使得设计