质子交换膜燃料电池的建模与仿真

论文摘要

质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC）是一种清洁、高效、性能稳定、适用广泛的新能源发电装置，被视为21世纪绿色能源体系的关键组成部分。PEMFC模型是实施燃料电池系统设计、控制与优化的基础，理论研究及工程实践意义显著。本文研究以北京化工大学211工程三期建设子项目复杂系统的信息与控制集成自动化为背景，针对氢能反应堆动力系统集成及综合控制平台，利用基于经验、神经网络及自适应模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，ANFIS）的建模方法分别构建PEMFC模型，对燃料电池建模问题进行深入分析，为后期控制与优化等方面的研究奠定基础，主要内容如下：1、研究基于经验的PEMFC建模方法。拟通过分析燃料电池电化学机理，明确各项因素的影响作用，利用经验公式关联PEMFC性能指标与关键影响因素，采用数据拟合方法求取待定系数，进而利用模型对燃料电池进行仿真研究。2、探讨PEMFC神经网络建模方法。在研究基于神经网络技术的PEMFC模型基础上，拟借鉴基于傅立叶变换的敏感度分析方法来进行网络结构合理性评价，以此为依据实施隐含层神经元数目、权值优化，实现网络动态调整，构建PEMFC动态神经网络模型。3、设计基于ANFIS的PEMFC建模方法。拟采用数据聚类技术与混合学习算法在小数据集上完成模型构建，分析论证该建模方法在PEMFC模型研究领域的可行性与优势。全文对PEMFC建模问题进行深入研究，仿真结果验证4种建模方法均可行有效，适用于从对PEMFC性能进行简易分析到研究燃料电池系统全部输入输出关系等不同应用场合，对燃料电池模型研究具有积极参考价值，为解决PEMFC设计、控制与优化等问题提供支撑。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号及缩略词说明
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 质子交换膜燃料电池
• 1.2.1 结构
• 1.2.2 特点
• 1.2.3 性能影响因素
• 1.3 PEMFC 模型研究现状
• 1.3.1 基于机理的模型
• 1.3.2 基于经验的模型
• 1.3.3 基于神经网络的模型
• 1.3.4 其他模型
• 1.4 氢能反应堆动力系统集成及综合控制平台
• 1.5 本文研究内容与结构安排
• 第二章 基于经验的 PEMFC 模型
• 2.1 引言
• 2.2 基于经验的 PEMFC 建模方法
• 2.2.1 能斯特电势
• 2.2.2 活化过电压
• 2.2.3 欧姆过电压
• 2.2.4 浓差过电压
• 2.3 PEMFC 经验模型建模数据
• 2.3.1 数据采集
• 2.3.2 数据处理
• 2.3.3 经验模型建模数据集
• 2.4 建模结果及仿真
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于神经网络的 PEMFC 建模方法
• 3.1 引言
• 3.2 基于神经网络的建模方法
• 3.2.1 静态神经网络
• 3.2.2 动态神经网络
• 3.3.2.1 神经网络输出敏感度
• 3.3.2.2 神经网络动态优化
• 3.3 PEMFC 神经网络模型建模数据
• 3.3.1 数据采集
• 3.3.2 数据处理
• 3.3.3 神经网络模型建模数据集
• 3.4 建模结果及仿真
• 3.4.1 PEMFC 静态神经网络模型
• 3.4.2 PEMFC 动态神经网络模型
• 3.5 氢能反应堆建模软件
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于 ANFIS 的 PEMFC 建模方法
• 4.1 引言
• 4.2 自适应神经模糊推理系统
• 4.3 基于 ANFIS 的建模方法
• 4.4 基于 ANFIS 的 PEMFC 模型建模数据
• 4.4.1 数据来源与处理
• 4.4.2 基于 ANFIS 的模型建模数据集
• 4.5 建模结果与仿真
• 4.6 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及发表的学术论文
• 作者和导师简介
• 工程硕士研究生学位论文答辩委员会决议书