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Nonlinear Recurrent Neural Network Predictive Control for Energy Distribution of a Fuel Cell Powered Robot

机译：燃料电池动力机器人能量分配的非线性递归神经网络预测控制

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摘要

This paper presents a neural network predictive control strategy to optimize power distribution for a fuel cell/ultracapacitor hybrid power system of a robot. We model the nonlinear power system by employing time variant auto-regressive moving average with exogenous (ARMAX), and using recurrent neural network to represent the complicated coefficients of the ARMAX model. Because the dynamic of the system is viewed as operating- state- dependent time varying local linear behavior in this frame, a linear constrained model predictive control algorithm is developed to optimize the power splitting between the fuel cell and ultracapacitor. The proposed algorithm significantly simplifies implementation of the controller and can handle multiple constraints, such as limiting substantial fluctuation of fuel cell current. Experiment and simulation results demonstrate that the control strategy can optimally split power between the fuel cell and ultracapacitor, limit the change rate of the fuel cell current, and so as to extend the lifetime of the fuel cell.

机译：本文提出了一种神经网络预测控制策略，以优化机器人燃料电池/超级电容器混合动力系统的功率分配。我们通过使用带有外生的时变自回归移动平均（ARMAX）并使用递归神经网络来表示ARMAX模型的复杂系数来对非线性电力系统进行建模。由于在此框架中系统的动态被视为依赖于运行状态的时变局部线性行为，因此开发了线性约束模型预测控制算法以优化燃料电池与超级电容器之间的功率分配。所提出的算法大大简化了控制器的实现，并且可以处理多种约束，例如限制燃料电池电流的大幅波动。实验和仿真结果表明，该控制策略可以最佳地分配燃料电池与超级电容器之间的功率，限制燃料电池电流的变化率，从而延长燃料电池的寿命。

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期刊名称 other
作者
Qihong Chen; Rong Long; Shuhai Quan; Liyan Zhang;
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作者单位

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年(卷),期 -1(2014),-1
年度 -1
页码 509729
总页数 9
原文格式 PDF
正文语种
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关键词

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