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J-GLOBAL ID：201602272596105364   整理番号：16A0851698

一般化予測制御戦略の微生物燃料電池の制御に基づく【JST・京大機械翻訳】

Control strategy of microbial fuel cell based on generalized predictive control

著者 (5件)： An Aimin (College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology) ,  Wang Jing (Lanzhou Power Supply Company, State Grid of Gansu Province) ,  Zhang Haochen (College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology) ,  Yang Gouqiang (Institute of Economic Research, State Grid of Gansu Province) ,  Liu Yunli (College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 67  号： 3  ページ： 1048-1054  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： MFCシステムの始動段階に対して出力応答の不安定性,および調節時間が比較的長いの問題,微生物燃料電池はそれ自身の特性を結合する,一般化予測制御(GENERALIZED PREDICTIVE CONTROL,GPC)の微生物燃料電池(MICROBIAL FUEL CELL,MFC)に基づく制御戦略を提案した。PID制御法を比較することに加えて,GPCのMFCシステムを加えると,大振幅のジッタが出現し,しかも応答速度が速い応答,良いロバスト性と調節動的を回避できる出力,動的出力曲線が迅速に正確にシステムを設定値追跡を保証した。所定外抵抗が概ねおよび酢酸塩濃度であるとき時間ステップの変化に伴って,忘却因子最小二乗法によりモデルの同定を行い,得られた線形モデルを予測モデルとして,GPCアルゴリズムを用いて制御を行った。シミュレーション結果は,GPCシステムの制御応答速度の面で良い制御効果を取得するおよび調節過程中のロバスト性も大きな改善があることを示した効果的に微生物燃料電池システムの動的性能およびロバスト性能の最適化を実現し,提案のアルゴリズムが効果的で実現可能であることを検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ジッタ ,  予測モデル ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  *ロバスト性 ,  最小二乗法 ,  線形モデル ,  時間ステップ ,  目標値 ,  応答速度 ,  PID制御 ,  *微生物燃料電池 ,  *一般化予測制御 ,  モデル ,  改変
準シソーラス用語： ロバスト性能 ,  *制御戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： microbial fuel cell ,  influent flow ,  output response ,  generalized predictive control

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 一般化予測制御 ,  戦略 ,  微生物燃料電池