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J-GLOBAL ID：201702278709733829   整理番号：17A1384019

電力電気自転車システムのためのPEM燃料電池のモデリングと制御のための動的ファジィ認知ネットワークアプローチ【Powered by NICT】

Dynamic fuzzy cognitive network approach for modelling and control of PEM fuel cell for power electric bicycle system

著者 (5件)： Kheirandish Azadeh (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University Malaya, Kuala Lumpur 50603, Malaysia) ,  Motlagh Farid (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University Malaya, Kuala Lumpur 50603, Malaysia) ,  Shafiabady Niusha (Faculty of Medicine and Health Sciences, International Medical University, 57000, Malaysia) ,  Dahari Mahidzal (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University Malaya, Kuala Lumpur 50603, Malaysia) ,  Khairi Abdul Wahab Ahmad (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University Malaya, Kuala Lumpur 50603, Malaysia)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 202  ページ： 20-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデリングプロトン交換膜燃料電池(PEMFC)は,高い性能を達成するための効率的なシステムを設計する際の基本的なステップである。新しいエネルギー技術の開発の中で,汚染低減,十分な効率で低排ガスのエネルギー過程のモデル化と最適化は研究の最も有望な分野の一つと考えられている。PEMFC機能に影響する因子にもかかわらず,PEMFCのための信頼できるモデルを提供する性能最適化課題の鍵である。本論文では,システムの影響する因子からの動的認知地図を提供する直接であることをモデル化PEMFCシステムに使用されてきたファジィ認知地図。種々の条件でのシステム性能の制御と修飾はファジィ認知マップから誘導したPEMFCの性能因子間の相関によって,より実用的である。一方,ファジィ認知地図モデルの情報はシステムの性能の認知地図と可視化から抽出した知識に基づいて,より正確な結果を提供するためのニューラルネットワーク構造の改質に適用可能である。最後に,システムを制御するための意思決定に使用できる,という事を使用されているルールベースファジィ認知地図。システム全体の性能を向上させながら,このルールに基づくアプローチは解釈可能性を提供する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  汚染防止 ,  ルールベース ,  *曖昧さ ,  可視化 ,  排ガス ,  *電力 ,  ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  意思決定
準シソーラス用語： 判断能力 ,  システム性能 ,  認知地図 ,  性能最適化 ,  エネルギー技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PEM燃料電池 ,  モデリング ,  ファジィ認知地図 ,  FCMルールベース

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電気自転車 ,  PEM燃料電池 ,  モデリング ,  ファジィ ,  認知