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J-GLOBAL ID：202002265019342396   整理番号：20A1685218

PEMFC空気圧縮機のためのデータ駆動NARMAXモデリング【JST・京大機械翻訳】

Data driven NARMAX modeling for PEMFC air compressor

著者 (4件)： Deng Zhihua (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Chen Qihong (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Zhang Liyan (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China) ,  Fu Zhichao (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)
資料名： International Journal of Hydrogen Energy  (International Journal of Hydrogen Energy)
巻： 45  号： 39  ページ： 20321-20328  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0192B  ISSN： 0360-3199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロトン交換膜燃料電池(PEMFC)システムの空気圧縮機は通常非線形で強い結合である。オンライン最適化指向モデルを確立することは難しい。この問題を解決するために,本論文は,PEMFCシステムの空気圧縮機のための外因性入力(NARMAX)モデルによる非線形自己回帰移動平均を提案した。NARMAXモデルは等価時変線形モデルであり,時変パラメータを再帰ニューラルネットワーク(RNN)によって同定する。シミュレーション結果は,提案した方式が小さな適合誤差,空気流の誤差,および圧力比近似ゼロを持ち,一方,空気流と圧力比の平均二乗誤差(MSE)は,それぞれ1.5171e-07と6.3767e-05であることを示した。したがって,確立した空気圧縮機モデルは正確で有効である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  近似法 ,  *空気圧縮機 ,  回遊 ,  空気流 ,  *固体高分子形燃料電池
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  線形モデル ,  圧力比 ,  *データ駆動 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プロトン交換膜燃料電池(PEMFC) ,  外因性入力(NARMAX)による非線形自己回帰移動平均 ,  リカレントニューラルネットワーク(RNN) ,  データ駆動 ,  空気圧縮機

分類 (4件)： 燃料電池  (YB04040V) ,  その他の発電  (NB03140M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  内燃機関発電  (NB03050O)

タイトルに関連する用語 (4件)： PEMFC ,  空気圧縮機 ,  データ駆動 ,  モデリング