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Proton exchange membrane fuel cell voltage-tracking using artificial neural networks

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2011年第4期12卷 338-344页

作者： Seyed Mehdi RAKHTALA Reza GHADERI abolzal ranjbar noei Faculty of Electrical and Computer Engineering Babol Industrial University

Transients in load and consequently in stack current have a significant impact on the performance and durability of fuel *** delays in auxiliary equipments in fuel cell systems (such as pumps and heaters) and back pressures degrade system performance and lead to problems in controlling tuning parameters including temperature,pressure,and flow *** overcome this problem,fast and delay-free systems are necessary for predicting control *** this paper,we propose a neural network model to control the stack terminal voltage as a proper constant and improve system *** is done through an input air pressure control *** proposed artificial neural network was constructed based on a back propagation network.A fuel cell nonlinear model,with and without feed forward control,was investigated and compared under random current *** results showed that applying neural network feed forward control can successfully improve system performance in tracking output ***,less energy consumption and simpler control systems are the other advantages of the proposed control algorithm.

关键词： Feed forward control Neural network Proton exchange membrane (PEM) fuel cell Terminal voltage tracking

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