霍海波
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于广义回归神经网络的SOFC电压模型研究被引量：3
- 2007年
- 首先介绍并分析了固体氧化物燃料电池(SOFC)的工作原理和理论电压模型。然后,针对SOFC系统过于复杂,理论电压模型存在明显不足的特点,试图绕开SOFC的内部复杂性,利用广义回归神经网络(GRNN)对SOFC系统进行辨识建模。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压/电流密度为输出量,利用750组实验数据作为训练样本,建立了SOFC在不同工作温度下的电池电压/电流密度动态响应模型。仿真结果表明了该方法的有效性,所建模型精度也较高。
- 霍海波朱新坚曹广益
- 关键词：固体氧化物燃料电池广义回归神经网络
- 固体氧化物燃料电池的建模与控制策略研究
- 固体氧化物燃料电池(SOFC)是一个将化石燃料中的化学能直接转换为电能的电化学装置，其中没有燃烧过程和机械运动，从而使其具有高效率、零污染、无噪音等特点。与以燃烧为基础的传统发电方式相比，SOFC技术极大地降低了化石燃料...
- 霍海波
- 关键词：燃料电池运行温度动态建模
- 文献传递
- SOFC建模与控制策略的研究现状与发展被引量：11
- 2007年
- 简单介绍了固体氧化物燃料电池(SOFC)的单体结构类型和工作原理;然后详细介绍SOFC的电极、单电池、电堆、系统四个层次的建模以及SOFC控制的研究现状,并指出现有模型的不足;接着讨论SOFC电池数学建模的发展方向;最后,针对SOFC系统的非线性、大时滞、多输入多输出和随机干扰等特征,提出了几种适宜的控制方案。
- 霍海波朱新坚曹广益
- 基于最小二乘支持向量机的SOFC电特性建模
- 2007年
- 针对现有的固体氧化物燃料电池（SOFC）模型过于复杂的弊端,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的建模方法,用具有径向基函数（RBF）核函数的LS-SVM建立了SOFC电堆的非线性模型.应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与径向基函数神经网络（RBFNN）模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明,与RBFNN模型相比,LS-SVM模型具有较高的预测精度,这表明用LS-SVM对SOFC电堆进行建模是可行的.该LS-SVM模型的建立,对SOFC系统控制策略的研究具有一定的实用价值.
- 霍海波朱新坚曹广益
