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J-GLOBAL ID：201102273961169646   整理番号：11A0900729

自己回帰ウェーブレットネットワークモデルを使用した直接内部改良の予測制御

Predictive control of a direct internal reforming SOFC using a self recurrent wavelet network model

著者 (7件)： Jun LI (Inst. of Fuel Cell, Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai) ,  Nan GAO (Dep. of Mathematics, Shanghai Univ., Shanghai) ,  Guang-yi CAO (Inst. of Fuel Cell, Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai) ,  Heng-yong TU (Inst. of Fuel Cell, Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai) ,  Ming-ruo HU (Inst. of Fuel Cell, Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai) ,  Xin-jian ZHU (Inst. of Fuel Cell, Dep. of Automation, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai) ,  Jian LI (Coll. of Materials Sci. and Engineering, Huazhang Univ. of Sci. and Technol., Hubei, Wuhan)
資料名： Journal of Zhejiang University - Science A. Applied Physics & Engineering  (Journal of Zhejiang University - Science A. Applied Physics & Engineering)
巻： 11  号： 1  ページ： 61-70  発行年： 2010年 
JST資料番号： W1540B  ISSN： 1673-565X  CODEN： JZUSBN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,直接内部改良固体酸化物燃料電池(DIR-SOFC)への,自己回帰ウェーブレットネットワーク(SRWN)モデルに基づいた非線形予測制御器の適用を述べた。動作温度と燃料利用度は二つの重要なパラメータであり,SOFCは,入力として入口燃料流速,入口空気流速,および電流が与えられたSRWNを,出力として温度と燃料利用度を,使用して同定した。DIR-SOFCの動作性能を改善し,適切な動作条件を保証するために,温度と燃料利用度を所望のレベルに保つように入口流速を操作する目的で,オフライン学習,オンライン修正SRWNモデルを使用した非線形予測制御を実装した。シミュレーション結果から,SRWNモデルの満足すべき予測精度が示され,DIR-SOFCに対するSRWNに基づく予測制御器の優秀さが実証された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *予測制御 ,  *モデル ,  *波束 ,  *自己回帰モデル ,  *固体酸化物燃料電池 ,  非線形制御系 ,  反応温度 ,  比率 ,  流速
準シソーラス用語： *ネットワークモデル ,  *ウェーブレット ,  非線形制御 ,  利用率

分類 (2件)： その他の発電  (NB03140M) ,  燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己回帰 ,  ウェーブレットネットワーク ,  モデル ,  予測制御