本文選題：微生物燃料電池　切入點：神經(jīng)網(wǎng)絡　出處：《化工學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：微生物燃料電池(microbial fuel cell,MFC)反應底物濃度的控制問題是整個系統(tǒng)優(yōu)化控制的重要環(huán)節(jié),其控制效果的優(yōu)劣對系統(tǒng)的輸出電壓有很大的影響。針對MFC輸出電壓在常規(guī)控制策略下超調(diào)量大和響應速度慢的特點,對MFC系統(tǒng)模型中輸入量、控制量的變化對系統(tǒng)輸出的影響進行動態(tài)仿真;將負載電流作為擾動量,提出了針對MFC系統(tǒng)陽極進料流量進行控制的神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制策略。仿真結(jié)果表明,與PID控制方法相對比,利用神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制策略的系統(tǒng)輸出電壓響應速度快且超調(diào)量小,其動態(tài)性能得到了較大的改善。
[Abstract]:The control of the substrate concentration of microbial fuel cell is an important part of the optimization control of the whole system. The advantages and disadvantages of the control effect have a great influence on the output voltage of the system. Aiming at the characteristics of large overshoot and slow response speed of the MFC output voltage under the conventional control strategy, the input quantity in the MFC system model is studied. The influence of control variables on the output of the system is simulated dynamically, and the neural network predictive control strategy for anode feed flow control in MFC system is proposed by using the load current as disturbance. The simulation results show that, Compared with the PID control method, the output voltage response speed of the system using neural network predictive control strategy is fast and the overshoot is small, and its dynamic performance is greatly improved.
【作者單位】： 蘭州理工大學電信學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61563032) 甘肅省自然科學基金項目(145RJZ024,145RJYA313)~~
【分類號】：TM911.4;TP183

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本文編號：1571784