摘要
质子交换膜燃料电池的湿度对其性能有很大影响。分析了质子交换膜燃料电池的含水量与主要影响参数的关系,并将K均值聚类算法和正交最小二乘算法进行对比,在此基础上建立了质子交换膜含水量与燃料电池内阻值关系的RBF神经网络控制模型。实验仿真结果表明,正交最小二乘法要优于K均值聚类算法,该模型达到了预设的估测精度。
The humidity strongly influences PEMFC＇s performance. Analysis the relationship between membrane water content and mian impact parameter. And compare K-means clustering with ROLS, built on the RBF neural networks control model between membrane water content and internal resistance of PEMFC. Simulations results indicate the ROLS superior to the K-means clustering and the model to the default estimation precision.
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2011年第2期124-128,共5页
Journal of Electronic Measurement and Instrumentation
基金
国家863项目(编号2008AA05Z105)资助项目
作者简介
曹晓蕾：女，1982年出生，武汉理工大学硕士研究生。主要研究方向为智能控制。E—mail：caoxia01e10327@sina．com
