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微生物燃料电池的动态性能分析及其神经网络预测控制
资料介绍
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。
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