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J-GLOBAL ID：201502218415233626   整理番号：15A0898228

NARXとNOEニューラルネットワークに基づくPEM燃料電池スタックの制御指向モデル

A Control-Oriented Model of a PEM Fuel Cell Stack Based on NARX and NOE Neural Networks

著者 (3件)： DA COSTA LOPES Francisco (Electric Energy Res. Center (CEPEL), Rio de Janeiro, BRA) ,  WATANABE Edson H. (Federal Univ. Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BRA) ,  ROLIM Luis Guilherme B. (Federal Univ. Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, BRA)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 62  号： 8  ページ： 5155-5163  発行年： 2015年08月 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,固体高分子形燃料電池(PEMFC)スタックの制御指向モデルを実現するために,外来入力を持つ非線形自己回帰(NARX)と非線形出力誤差(NOE)のニューラルネットワーク(NN)を用いたシステム同定法を提案した。結果は提案した方法に従って得たモデルが,長時間にわたってスタック電圧を高精度に予測できることを示した。NOEモデルの適用によって,予測と実測電圧との間に良い一致が得られ,予測制御の有用性を実証した。またNARXモデルでは,スタック電圧を実質上誤差無しで再現できることを明らかにした。そして制御装置に対する予測期間は非常に短時間で良いことがわかった。これはPEMFCスタックの動作の時間変化が遅いため,NARXとNOEのニューラル構造を持つ本モデルによって,ネットワークを長時間再学習する必要無しに十分に近似できるためであった。そのため別のより複雑なNNを用いることなく,正確な予測が可能であった。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *固体高分子形燃料電池 ,  燃料電池 ,  *モデル ,  回帰分析 ,  システム同定 ,  誤差 ,  予測制御 ,  制御装置 ,  学習
準シソーラス用語： *PEM燃料電池 ,  スタック【電池】 ,  再学習 ,  自己回帰 ,  *制御モデル ,  非線形

分類 (4件)： 燃料電池  (YB04040V) ,  その他の発電  (NB03140M) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  PEM燃料電池 ,  スタック ,  モデル