This paper investigates the polymer electrolyte membrane (PEM) fuel ce的简体中文翻译

This paper investigates the polymer

This paper investigates the polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell internal behaviour variation at different operating condition, with characterization test data taken at predefined inspection times, and uses the determined internal behaviour evolution to predict the future PEM fuel cell performance. For this purpose, a PEM fuel cell behaviour model is used, which can be related to various fuel cell losses. By matching the model to the collected polarization curves from the PEM fuel cell system, the variation of fuel cell internal behaviour can be obtained through the determined model parameters. From the results, the source of PEM fuel cell degradation during its lifetime at different conditions can be better understood. Moreover, with determined fuel cell internal behaviour, the future fuel cell performance can be obtained by predicting the future model parameters. By comparing with prognostic results using adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), the proposed prognostic analysis can provide better predictions for PEM fuel cell performance at dynamic condition, and with the understanding of variation in PEM fuel cell internal behaviour, mitigation strategies can be designed to extend the fuel cell performance.
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本文研究了在不同工况下的聚合物电解质膜(PEM)燃料电池的内部行为变化,并在预定的检查时间获取了表征测试数据,并使用确定的内部行为演变来预测未来的PEM燃料电池性能。为此,使用了PEM燃料电池行为模型,该模型可能与各种燃料电池损失有关。通过将模型与从PEM燃料电池系统收集的极化曲线进行匹配,可以通过确定的模型参数获得燃料电池内部行为的变化。从结果可以更好地了解PEM燃料电池在其寿命期间在不同条件下的退化原因。而且,在确定燃料电池内部行为的情况下,未来的燃料电池性能可以通过预测未来的模型参数来获得。通过与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的预后结果进行比较,所提出的预后分析可以为动态条件下的PEM燃料电池性能提供更好的预测,并且通过了解PEM燃料电池内部行为的变化,可以设计缓解策略延长燃料电池的性能。
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本文调查了聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池内部行为变化在不同的操作条件,在预先定义的检查时间进行了定性测试数据,并利用确定的内部行为演变来预测未来的 PEM 燃料电池性能。为此,使用 PEM 燃料电池行为模型,这可能与各种燃料电池损失有关。通过将模型与PEM燃料电池系统收集的极化曲线进行匹配,可以通过确定的模型参数获得燃料电池内部行为的变化。从结果可以更好地了解PEM燃料电池在不同条件下在其生命周期中降解的来源。此外,通过确定燃料电池的内部行为,可以通过预测未来的模型参数来获得未来的燃料电池性能。通过与使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 的预测结果进行比较,建议的预测分析可以更好地预测 PEM 燃料电池在动态条件下的表现,并且通过了解 PEM 燃料电池内部行为的变化,可以设计缓解策略来扩展燃料电池性能。
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本文研究了聚合物电解质膜(PEM)燃料电池在不同运行条件下的内部行为变化,并利用预先确定的检测时间获得的表征试验数据,预测了PEM燃料电池的未来性能。为此,采用了一个PEM燃料电池行为模型,该模型可与各种燃料电池损耗相关。通过将模型与收集到的PEM燃料电池系统极化曲线相匹配,可以通过确定的模型参数得到燃料电池内部行为的变化。从结果可以更好地了解质子交换膜燃料电池在不同条件下寿命退化的原因。此外,在燃料电池内部行为确定的情况下,可以通过预测未来的模型参数来获得未来的燃料电池性能。通过与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的预测结果进行比较,提出的预测分析可以更好地预测PEM燃料电池在动态条件下的性能,并了解PEM燃料电池内部行为的变化,可以设计缓解策略来延长燃料电池的性能。<br>
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