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第1章 绪论1

1.1概述1

1.2燃料电池工作原理2

1.3质子交换膜燃料电池应用4

1.3.1燃料电池汽车4

1.3.2燃料电池舰船10

1.3.3燃料电池固定电站13

1.3.4燃料电池通信备用电源15

1.3.5移动电源16

1.4燃料电池系统建模与优化控制研究17

第2章 质子交换膜燃料电池系统建模20

2.1燃料电池系统结构20

2.2燃料电池系统建模研究现状21

2.2.1稳态模型和动态模型21

2.2.2燃料电池子系统建模22

2.2.3燃料电池系统模型27

2.2.4几种商业化软件与模型29

2.3质子交换膜燃料电池机理模型31

2.3.1燃料电池电压模型31

2.3.2阴极流道模型34

2.3.3阳极流道模型36

2.3.4燃料电池质子交换膜水模型37

2.3.5燃料电池温度模型48

2.3.6辅助设备模型50

2.3.7小结55

2.4燃料电池系统神经网络建模56

2.4.1非线性动态系统神经网络辨识57

2.4.2 Elman神经网络算法分析65

2.4.3基于Elman神经网络的燃料电池系统辨识71

2.4.4 模拟仿真及结果分析80

2.4.5小结81

第3章 质子交换膜燃料电池系统模拟仿真82

3.1概述82

3.2燃料电池系统模拟仿真软件开发83

3.2.1输入界面83

3.2.2 Simulink模型84

3.2.3输出界面85

3.3燃料电池动态分析及仿真结果85

3.4小结101

第4章 质子交换膜燃料电池空气供应系统控制102

4.1空气供应系统模型102

4.2 PEMFC空气供应系统控制国内外研究现状103

4.3 PID控制109

4.3.1 PID控制算法109

4.3.2控制方法实现110

4.3.3 PID控制仿真结果及分析111

4.4 PEMFC空气参数解耦设计112

4.4.1多变量过程控制系统解耦理论113

4.4.2 PEMFC空气参数解耦设计114

4.5空气流量控制策略研究120

4.5.1控制系统结构121

4.5.2空气流量Fuzzy-PID复合控制122

4.5.3空气流量神经PID控制130

4.5.4空气流量不同控制策略比较与分析133

4.6空气压力控制策略研究133

4.6.1控制系统结构134

4.6.2基于参数辨识模型的神经PID控制136

4.6.3基于神经网络辨识模型的神经PID控制146

4.6.4空气压力不同模型控制策略比较与分析150

4.6.5小结150

4.7基于自适应神经网络的空气供应系统控制152

4.7.1状态空间模型152

4.7.2神经网络模型153

4.7.3自适应神经网络控制器154

4.7.4仿真结果156

第5章 质子交换膜燃料电池系统水管理159

5.1概述159

5.2基于回归神经网络优化的模型预测控制160

5.2.1模型预测控制的表示163

5.2.2基于回归神经网络优化的模型预测控制的体系结构168

5.2.3收敛性分析170

5.2.4仿真结果173

5.3基于湿度软测量的PEMFC水管理177

5.3.1燃料电池电堆的湿度控制模型179

5.3.2控制系统的网络结构180

5.3.3控制系统的模糊逻辑设计182

5.3.4控制系统的学习算法184

5.3.5仿真结果186

第6章 质子交换膜燃料电池系统控制190

6.1概述190

6.2国内外研究现状191

6.2.1传统方法191

6.2.2预测控制191

6.2.3模糊控制192

6.2.4神经网络控制192

6.2.5自适应控制193

6.2.6鲁棒控制194

6.3质子交换膜燃料电池系统预测控制器设计195

6.3.1燃料电池发动机预测模型196

6.3.2基于神经网络自适应PID的预测控制197

6.3.3基于模糊推理的反馈校正技术201

6.3.4燃料电池发动机预测控制仿真与分析204

6.4基于神经网络优化的PEMFC多模型切换控制207

6.4.1切换系统的优化控制209

6.4.2混合神经网络优化211

6.4.3仿真结果214

6.4.4小结221

参考文献222

符号及下标说明240