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J-GLOBAL ID：201702278965618130   整理番号：17A1872200

BPニューラルネットワークに基づくPEMFCの安定性と動的予測【JST・京大機械翻訳】

Steady and dynamic prediction of PEMFC based on BP neural network

著者 (3件)： Wang Liang (四川托普信息技術職業学院,四川成都,611743) ,  Zhang Hongxia (四川托普信息技術職業学院,四川成都,611743) ,  Tang Mingwei (西華大学,四川成都,610039)
資料名： Dianyuan Jishu  (Dianyuan Jishu)
巻： 41  号： 6  ページ： 871-873  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2501A  ISSN： 1002-087X  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： PBI/H3PO4システムの高温プロトン交換膜燃料電池(PEMFC)を研究し、異なる圧力、温度、陰極ガスと負荷の下での定常状態電位応答データ及びこのシステムの圧力変化、温度変化に対する動的電位応答データを訓練データとする。Matlab/SimulinkとBPニューラルネットワークをベースとする高温でのPEMFCの安定性と動的性能の予測システムを構築した。電池の定常状態出力と動的電位応答をシミュレーションすることにより,このモデルが電池の定常状態と動的挙動を正確にシミュレートできることを示す結果が得られた。 . . . . . .の結果によると、このモデルは電池の定常状態と動的挙動に対して正確なシミュレーションを行うことができる。これはPBI/H3PO4系の高温PEMFCの制御と性能予測に対して一定の参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電池 ,  *予測 ,  電位 ,  温度変動 ,  圧力変動 ,  高温
準シソーラス用語： 性能予測 ,  動的挙動 ,  予測システム ,  Simulink ,  MATLAB ,  訓練データ ,  定常状態 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BP neural network ,  PEMFC ,  steady and dynamic state ,  performance prediction

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  PEMFC ,  安定性 ,  予測