[发明专利]一种质子交换膜燃料电池动态特性的控制方法

摘要

本发明涉及一种基于预测神经网络控制器的电池动态特性控制方法，包括以下步骤：1)获取未来期望输出动态特性序列值：yd(t+j)；2)从神经网络预测器获取预测输出动态特性值x(t+j/t)；3)计算神经网络预测模型输出较系统实际输出的误差e1(t)＝y(t)-x(t)；4)以上一步的误差为基础，修正预测输出动态特性值：；5)计算预测输出误差：ed(t+j)＝yd(t+j)-y(t+j/t)；6)将性能指标极小化，获得控制的最优序列u(t+j)；7)将获取的最优控制量u(t)作用到PEMFC系统，判断供能是否结束，若是则学习完毕，若否则返回步骤1)。与现有技术相比，本发明具有较强的鲁棒性、较强的学习能力、较高的控制精度、并具有自适应能力等优点。

主权项

一种质子交换膜燃料电池动态特性的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取未来期望输出动态特性序列值：yd(t+j)，其中j＝N，N+1，…，P；2)从神经网络预测器获取预测输出动态特性值x(t+j/t)；3)计算神经网络预测模型输出较系统实际输出的误差e1(t)＝y(t)‑x(t)；4)以上一步的误差为基础，修正预测输出动态特性值：y(t+jt)=x(t+jt)+hj[y(t+j)-y(t+jt-1)];]]>5)计算预测输出误差：ed(t+j)＝yd(t+j)‑y(t+j/t)；6)将性能指标极小化，获得控制的最优序列u(t+j)；7)将获取的最优控制量u(t)作用到PEMFC系统，判断供能是否结束，若是则学习完毕，若否则返回步骤1)。