Fuel Cell Voltage Control using neural network based on model predictive control
Abstract— in this paper, a neural network based model
predictive control (NNMPC) algorithm was implemented to
control the voltage of a proton exchange membrane fuel cell
(PEMFC). In this approach, a neural network model is trained to
predict the future process response over the specified horizon.
The predictions are passed to a numerical optimization routine
which attempts to minimize a specified cost function to calculate
a suitable control signal at each sample instant. The performance
results of the NNMPC were compared with a fuzzy controller
کنترل ولتاژ پیل سوختی با استفاده از شبکه ی عصبی بر اساس مدل کنترل پیشبین
چکیده
در این مقاله، یک شبکهی عصبی مبتنی بر الگوریتم کنترل پیشبین مدل (NNMPC) به منظور کنترل ولتاژ پیل سوختی غشای تبادل پروتون (PEMFC) پیاده سازی میشود. در این روش، یک مدل شبکهی عصبی به منظور پیشبینی پاسخ روند آتی در افق زمانی مشخص آموزش داده میشود. پیشبینیها از یک روال بهینهسازی عددی عبور میکنند که تلاش میکند تا تابع هزینهی مشخص را در هر لحظه از زمان برای محاسبه سیگنال کنترل مناسب مینیمم کند. نتایج عملکرد NNMPC با یک کنترل کنندهی فازی مقایسه میشود.