摘要：针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)等一类具有严重非线性的复杂被控对象,提出一种基于模糊模型的模糊预测算法,并对PEMFC系统进行建模.在建模过程中,采用离线学习和在线修正辨识出对象的模糊模型.其中,模型的参数通过模糊聚类初始化和离线反向传播算法进行学习,必要时可通过在线调整后件参数,以使得模型的预测精度能满足实时控制的需要.仿真和实验结果表明了该模糊辨识建模方法具有建模简单、模型精度高等优点,亦证明了该算法的有效性和优越性.

关键词：质子交换膜燃料电池 模糊聚类 运行温度 

单位：上海交通大学; 上海; 200030