刘云利
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程电气工程更多>>
- 基于广义预测控制策略的微生物燃料电池控制被引量：5
- 2016年
- 针对MFC系统启动阶段输出响应不稳定以及调节时间较长的问题,结合微生物燃料电池自身特性,提出了基于广义预测控制(generalized predictive control,GPC)的微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)控制策略。与加入PID控制方法对比得知,加入GPC的MFC系统输出能够避免响应出现大幅度的抖动,且响应速度快,动态调节鲁棒性好,保证了动态输出曲线快速准确地跟踪系统设定值。在给定外电阻为恒值和醋酸盐浓度随时间阶梯变化时,通过带遗忘因子的最小二乘法进行模型辨识,将所得线性模型作为预测模型,采用GPC算法进行控制。仿真表明,GPC能在控制响应速度方面取得好的控制效果以及系统调节过程中的鲁棒性也有了较大的改善。有效地实现了对微生物燃料电池系统的动态性能以及鲁棒性能的优化,验证了所提出的算法有效可行。
- 安爱民王静张浩琛杨国强刘云利
- 关键词：微生物燃料电池广义预测控制
- 微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制被引量：5
- 2017年
- 微生物燃料电池(microbial fuel cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统优化控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,对MFC系统模型中输入量、控制量的变化对系统输出的影响进行动态仿真;将负载电流作为扰动量,提出了针对MFC系统阳极进料流量进行控制的神经网络预测控制策略。仿真结果表明,与PID控制方法相对比,利用神经网络预测控制策略的系统输出电压响应速度快且超调量小,其动态性能得到了较大的改善。
- 安爱民刘云利张浩琛郑晨东付娟
- 关键词：微生物燃料电池神经网络动态仿真预测控制
- 微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制
- 微生物燃料电池(Microbial Fuel Cell,MFC)反应底物浓度的控制问题是整个系统控制的重要环节,其控制效果的优劣对系统的输出电压有很大的影响。针对MFC输出电压在常规控制策略下超调量大和响应速度慢的特点,...
- 安爱民刘云利张浩琛郑晨东付娟
- 文献传递
