Modeling and control of fuel cell using artificial neural networks
العناوين الأخرى
النمذجة و السيطرة لخلية وقود باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
المؤلفون المشاركون
Shit, Iman Ali Ihsan
Abd al-Amir, Haydar Sabah
Dahad, Haydar Abd
المصدر
العدد
المجلد 21، العدد 12 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 124-138، 15ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
This paper includes an experimental study of hydrogen mass flow rate and inlet hydrogen pressure effect on the fuel cell performance.
Depending on the experimental results, a model of fuel cell based on artificial neural networks is proposed.
A back propagation learning rule with the log-sigmoid activation function is adopted to construct neural networks model.
Experimental data resulting from 36 fuel cell tests are used as a learning data.
The hydrogen mass flow rate, applied load and inlet hydrogen pressure are inputs to fuel cell model, while the current and voltage are outputs.
Proposed model could successfully predict the fuel cell performance in good agreement with actual data.
This work is extended to developed fuel cell feedback control system using PID controller to stabilize the fuel cell voltage.
Particle swarm optimization technique is used to tune the PID controller gains.
The voltage error and hydrogen flow rate are input and the actuator of the PID controller respectively.
Simulation results showed that using PID controller with proposed model of fuel cell can successfully improve system performance in tracking output voltage under different operating conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Amir, Haydar Sabah& Dahad, Haydar Abd& Shit, Iman Ali Ihsan. 2015. Modeling and control of fuel cell using artificial neural networks. Journal of Engineering،Vol. 21, no. 12, pp.124-138.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-652828
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Amir, Haydar Sabah…[et al.]. Modeling and control of fuel cell using artificial neural networks. Journal of Engineering Vol. 21, no. 12 (Dec. 2015), pp.124-138.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-652828
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Amir, Haydar Sabah& Dahad, Haydar Abd& Shit, Iman Ali Ihsan. Modeling and control of fuel cell using artificial neural networks. Journal of Engineering. 2015. Vol. 21, no. 12, pp.124-138.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-652828
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 134-138
رقم السجل
BIM-652828
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر