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Equivalent Circuit Parameters Estimation for PEM Fuel Cell Using RBF Neural Network and Enhanced Particle Swarm OptimizationEstimación de parámetros de circuitos equivalentes para pilas de combustible PEM mediante redes neuronales RBF y optimización mejorada de enjambre de partículas

Resumen

En este artículo se propone un método de medición y estimación de los parámetros del circuito equivalente de la pila de combustible de membrana de intercambio protónico (PEMFC). El método de medición de parámetros se basa en la técnica de carga de corriente; en la prueba de carga de corriente se enciende repentinamente una PEMFC sin carga para obtener la forma de onda de la tensión transitoria en los terminales. Una vez medidos los parámetros del circuito equivalente, se emplea un método híbrido que combina una red neuronal de función de base radial (RBF) y un algoritmo mejorado de optimización de enjambre de partículas (EPSO) para la estimación de los parámetros del circuito equivalente. La red neuronal RBF se adopta para que el problema de estimación pueda procesarse eficazmente cuando los datos considerados tienen diferentes características y rangos. En el método híbrido, el algoritmo EPSO se utiliza para ajustar los pesos de conexión, los centros y las anchuras de la red neuronal RBF. Junto con la técnica de carga de corriente, el método de estimación híbrido propuesto puede estimar eficazmente los parámetros del circuito equivalente de la PEMFC. Para verificar el enfoque propuesto, se realizaron experimentos para demostrar la estimación de los parámetros del circuito equivalente de la PEMFC. Se creó una pila PEMFC para producir las actividades de carga de corriente comunes de la PEMFC para los experimentos. Los resultados prácticos del método propuesto se estudiaron de acuerdo con las condiciones para diferentes condiciones de carga.

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