基于ABC-RBF神经网络辨识的SOFC电堆建模.pdf

"基于ABC-RBF神经网络辨识的SOFC电堆建模" 本文提出了一种基于ABC-RBF神经网络的SOFC电堆建模方法，以解决SOFC电堆模型过于复杂、精准度不高、难以应用于控制系统设计中的问题。该方法首先建立SOFC电堆数学模型，接着利用人工蜂群算法(ABC)优化径向基函数(RBF)神经网络参数，将优化后的参数作为RBF神经网络的初始值，并使用新数据对该模型进行预测。仿真结果表明，ABC-RBF辨识模型能够有效、准确预测电堆动态特性。 ABC-RBF神经网络辨识模型具有以下几个优点： 1. 高精度：ABC-RBF神经网络辨识模型可以准确预测SOFC电堆动态特性，解决了SOFC电堆模型过于复杂、精准度不高的问题。 2. 强泛化能力：RBF神经网络具有任意非线性逼近能力，适合非线性系统的拟合和预测。 3. 全局寻优能力强：ABC算法具有更强的全局寻优能力，寻优过程简单且可靠性高。 在SOFC电堆建模方面，ABC-RBF神经网络辨识模型具有广泛的应用前景，可以应用于电动汽车、船舶汽轮机供电系统等领域。 神经网络在SOFC电堆建模方面的应用非常广泛，包括BP神经网络、RBF神经网络等。但是，BP神经网络在实际电堆环境下进行数据采集比较困难，数据量通常比较小，导致模型精度不足。RBF神经网络则具有任意非线性逼近能力，适合非线性系统的拟合和预测。 人工蜂群算法(ABC)是一种优化算法，具有全局寻优能力强、寻优过程简单且可靠性高的优点。ABC算法可以与RBF神经网络相结合，建立SOFC电堆系统动态模型。 SOFC电堆是一种在中高温环境下直接将储存在燃料和氧化剂中的化学能转化成电能的化学发电装置，具有高效率、无污染、全固态结构和对多种燃料气体的适应性等优点。SOFC电堆可以集成在混合微电网系统中，也可以整合到电动汽车和船舶汽轮机供电系统中，发展前景非常可观。 本文提出了一种基于ABC-RBF神经网络的SOFC电堆建模方法，具有高精度、强泛化能力和全局寻优能力强等优点，可以应用于电动汽车、船舶汽轮机供电系统等领域。