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燃料电池空气供应系统自适应神经网络滑模控制

         

摘要

聚合物电解质膜燃料电池(polymer electrolyte membrane fuel cell,PEMFC)空气供应系统易受参数不确定性和外部干扰的负面影响,难以实现高精度数学建模和鲁棒控制.设计了一种自适应神经网络滑模控制器,用于将PEMFC空气供应系统过氧比调节至其最优参考值,以维持最大系统输出净功率并避免氧饥饿.利用径向基函数神经网络在线逼近系统的未建模动态,而无需对外部干扰与模型参数摄动的界的先验信息.由Lyapunov理论分别推导出神经网络权值和滑模增益的自适应律,以保证闭环系统稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器不仅改善了过氧比控制的动态行为,还有效减弱了控制输入的大幅超调和抖振.

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