6 CONCLUSIONS This paper introduced

6 CONCLUSIONS This paper introduced a simple and effective fuzzy identification algorithm based on T-S fuzzy model for the multivariable system, and used it to build the temperature model for a fuel cell system. Compared with the previous fuzzy model identification methods, it separates the structure identification and parameter identification, and simplifies the identification complexity of conclusion parameters significantly. it’s simple and practical and has high identification accuracy. The whole identification process needs less CPU time compared with fuzzy clustering method and feedback error learning method so makes a good foundation for the on-line controller design of PEM fuel cell system.

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6结论 本文介绍了一种简单有效的 基于TS模糊识别算法 用于多变量系统模型，并用它来建立 用于燃料电池系统中的温度模型。 与以前的模糊模型辨识比较 方法，它分隔结构识别和 参数识别，并简化了 的结论参数辨识复杂 显著。它的简单，实用，具有较高的 识别精度。整个识别 与模糊相比，过程需要更少的CPU时间 聚类方法和反馈误差学习方法 ，从而使得用于在线控制了良好的基础 设计PEM燃料电池系统的。

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6 结论 本文介绍了一种简单有效的 基于T-S模糊的模糊识别算法 多变量系统的模型，并用它来建立 燃料电池系统的温度模型。 与以往模糊模型识别比较 方法，它分离了结构识别和 参数识别，并简化了 结论参数的识别复杂性 显著。它简单实用，具有很高的 识别精度。整个标识 与模糊相比，进程需要更少的 CPU 时间 聚类方法与反馈误差学习方法 因此，为在线控制器打下了良好的基础 PEM燃料电池系统的设计。

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6结论 本文介绍了一种简单有效的 基于T-S模糊的模糊辨识算法 多变量系统的模型，并用它建立 燃料电池系统的温度模型。 与以往的模糊模型辨识相比 方法，它将结构识别和 参数识别，并简化 结论参数的识别复杂度 明显地。简单实用 识别准确度。整个身份 与fuzzy相比，进程需要更少的CPU时间 聚类法与反馈误差学习法 为在线控制器打下良好的基础 PEM燃料电池系统的设计。

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