分会场

燃料电池发动机

摘要

阳极死端操作(DEA)是提高质子交换膜(PEM)燃料电池燃料效率的常用方法，但同时自加湿和氮气跨膜等过程造成了电池性能是动态的。在本研究中，我们开发了一个机器学习模型来预测PEM燃料电池的瞬态行为与DEA。在此基础上，提出了两种不同输入输出拓扑的神经网络算法。算法1的输出为对应时刻的电流密度，算法2包含初始电流密度预测的线性回归模型和电流密度瞬态预测的ANN模型。结果表明:所建立的模型能够预测电流密度先增大后减小的趋势，且算法2的预测性能明显优于算法1。

关键词

质子交换膜燃料电池;瞬态特性;机器学习模型;人工神经网络

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