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Estimation of equivalent internal-resistance of PEM fuel cell using artificial neural networks

Journal of Central South University of Technology 2007年第5期14卷 690-695页

作者：李炜朱新坚莫志军 Department of Automation Fuel Cell Research Institute Shanghai Jiaotong University

A practical method of estimation for the internal-resistance of polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) stack was adopted based on radial basis function (RBF) neural networks. In the training process, k-means clustering algorithm was applied to select the network centers of the input training data. Furthermore, an equivalent electrical-circuit model with this internal-resistance was developed for investigation on the stack. Finally using the neural networks model of the equivalent resistance in the PEMFC stack, the simulation results of the estimation of equivalent internal-resistance of PEMFC were presented. The results show that this electrical PEMFC model is effective and is suitable for the study of control scheme, fault detection and the engineering analysis of electrical circuits.

关键词： polymer electrolyte membrane fuel cell(PEMFC) equivalent internal-resistance radial basis function neural networks

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