基于系统辨识的PEMFC温度非线性建模与预测 (2005年)

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）等一类具有严重非线性的复杂被控对象，提出一种基于模糊模型的模糊预测算法，并对PEMFC系统进行建模。在建模过程中，采用离线学习和在线修正辨识出对象的模糊模型。其中，模型的参数通过模糊聚类初始化和离线反向传播算法进行学习，必要时可通过在线调整后件参数，以使得模型的预测精度能满足实时控制的需要。仿真和实验结果表明了该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。