文档名：基于改进混沌粒子群的PEMFC模型参数辨识
摘要：基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的输出特性及相关电化学反应建立输出特性模型,提出改进混沌粒子群优化(CPSO)算法来优化PEMFC输出特性模型参数辨识问题.首先采用6种标准测试函数验证了CPSO算法的寻优性能,然后针对两种参数不同的电堆进行了输出特性模型参数辨识.结果表明,相较于遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法、受约束粒子群优化(B-PSO)算法、具有收缩系数的粒子群优化(PSO-χ)算法、引力粒子群优化(GSAPSO)算法以及差分进化算法(DE),CPSO算法辨识精度最高且收敛速度最快.静态工况下电堆1的均方根误差为0.213,平均相对误差为2.339％;电堆2的均方根误差为0.481,平均相对误差为1.243％,充分说明CPSO算法在PEMFC输出特性模型参数辨识方面的优越性.
作者：张领先 谢长君 杨扬 刘相万 朱文超 Author：ZHANGLingxian XIEChangjun YANGYang LIUXiangwan ZHUWenchao
作者单位：武汉理工大学自动化学院,武汉430070武汉理工大学自动化学院,武汉430070;现代汽车零部件技术湖北省重点实验室(武汉理工大学),武汉430070现代汽车零部件技术湖北省重点实验室(武汉理工大学),武汉430070
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(1)
分类号：TM911.42
关键词：质子交换膜燃料电池 输出特性模型 改进的混沌粒子群优化 参数辨识
机标分类号：TM911.4TP391.9U666.1
在线出版日期：2023年2月28日
基金项目：国家重点研发计划，广东省重点领域研发计划项目基于改进混沌粒子群的PEMFC模型参数辨识[
期刊论文] 电工电能新技术--2023, 42(1)张领先 谢长君 杨扬 刘相万 朱文超基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆的输出特性及相关电化学反应建立输出特性模型,提出改进混沌粒子群优化(CPSO)算法来优化PEMFC输出特性模型参数辨识问题.首先采用6种标准测试函数验证了CPSO算法的寻优性能,然后针对两...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
基于改进混沌粒子群的PEMFC模型参数辨识 Parameter identification of PEMFC model based on improved chaotic particle swarm optimization
基于改进混沌粒子群的PEMFC模型参数辨识.pdf
- 文件大小:
- 2.16 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
