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于亚笛

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：北京化工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金北京市优秀人才培养资助更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程化学工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇化学工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电池
  • 2篇预测控制
  • 2篇质子
  • 2篇质子交换
  • 2篇质子交换膜
  • 2篇质子交换膜燃...
  • 2篇质子交换膜燃...
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇燃料电池
  • 2篇模糊神经
  • 2篇模糊神经网络
  • 2篇广义预测控制
  • 2篇测控
  • 1篇免疫
  • 1篇免疫控制
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇T-S模型
  • 1篇TAKAGI...

机构

  • 2篇北京化工大学

作者

  • 2篇于亚笛
  • 1篇李大字
  • 1篇靳其兵

传媒

  • 1篇北京化工大学...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于Takagi-Sugeno模型的质子交换膜燃料电池广义预测控制被引量：4
2013年
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)这一非线性复杂被控对象,采用基于C-均值模糊聚类的Takagi-Suge-no(T-S)模糊神经网络辨识方法,建立了系统的电特性模型;在此基础上应用广义预测控制策略,实现了PEMFC的输出功率控制。仿真实验比较了该方法与基于时间绝对偏差乘积积分(ITAE)指标的PID控制器和LQG控制器方法,结果表明所提出的方案在负荷跟踪、克服扰动及鲁棒性方面具有较理想的控制性能。
于亚笛李大字靳其兵
关键词：质子交换膜燃料电池模糊神经网络T-S模型广义预测控制
基于质子交换膜燃料电池特性的控制研究
能源是经济发展和人民生活水平提高的重要基础,安全、清洁、高效的能源供应也是可持续发展的必然要求。质子交换膜（Proton Exchange Membrane, PEM）燃料电池（PEMFC）是一种清洁、安全的发电装置,又...
于亚笛
关键词：质子交换膜燃料电池广义预测控制模糊神经网络RBF神经网络免疫控制
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