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研究生: 劉硯鈞
論文名稱: 基因演算法在固態氧化物燃料電池/微渦輪混成系統控制參數最佳化設計
Genetic Algorithm on the Optimal Tuning of Control Parameters of Turbo SOFC Systems
指導教授: 洪哲文
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 動力機械工程學系
Department of Power Mechanical Engineering
論文出版年: 2005
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 53
中文關鍵詞: 基因演算法燃料電池
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  • 本論文的目的為研究數種不同操作方式對固態氧化物燃料電池混成發電系統啟動時間性能的影響,並利用遺傳演算法(Genetic Algorithm)對此一多輸入單輸出之混成發電系統進行控制參數最佳化設計,以縮短混成發電系統到達工作狀態的時間。
    對於所欲控制目標之混成發電系統,先以熱流及電化學基礎理論建立固態氧化物電池數學模式,並加入熱交換器、氣渦輪機發電系統及燃燒室等元件,最後將所得到的數學模式以Matlab/Simulink建構模擬平台。在研究啟動控制對混成發電系統啟動時間之影響時,是以模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic Controller)代表非線性閥門進行對燃料及空氣的流量分配,並以遺傳演算法針對影響系統性能的幾項參數,經過演化後得到此多輸入單輸出非線性閥門之最佳化歸屬函數、邏輯條件庫及最佳參數解,並透過線上模擬(On-line Simulation)尋找最佳的尺規因素(Scaling Factor)以及模糊推論系統(Fuzzy Inference System,FIS)。另外以外加之高溫儲氣槽直接對燃料電池直接進行加熱,藉以研究在無限量以及有限量供應高溫氣體的情形下的啟動情形。研究結果顯示以模糊邏輯控制器配合遺傳演算法以及其他數種控制器進行控制後,混成發電系統的啟動時間縮短了約400秒。而以經由前述控制器加上高溫儲氣槽後,可將混成發電系統啟動時間再縮短約550秒。


    摘要 I 目錄 II 表目錄 IV 圖目錄 V 第一章 緒論 1 1.1前言 1 1.2研究目的與方法 1 1.3文獻回顧 2 1.3.1混成發電系統部份 2 1.3.2模糊控制與基因演算法最佳化部份 3 1.3.3在不同的發電系統組態部分 3 第二章 混成發電系統理論模式 5 2.1固態氧化物燃料電池系統 5 2.1.1內部重組器 5 2.1.2固態氧化物燃料電池電壓及過電壓 6 2.1.3固態氧化物燃料電池組及其熱模式 8 2.2其他熱流元件 9 2.2.1燃燒室 9 2.2.2熱交換器 10 2.2.3節流閥 10 2.3高溫儲氣槽 10 2.4滑動觀察器 11 第三章 遺傳演算法 12 3.1基因演算法簡介 12 3.2基因演算法基本架構 12 3.2.1設定初始族群 13 3.2.2解碼與編碼 13 3.2.3複製 14 3.2.4基因演算法特色 18 3.3其他類型基因演算法 18 第四章 模擬結果 20 4.1控制法則描述 20 4.2閥門開度對啟動時間影響 20 4.2.1燃料部分 20 4.2.2空氣部分 21 4.2.3 模糊控制器 21 4.2.4高溫儲氣槽對於啟動延遲的影響 22 4.3基因演算法部分 23 4.3.1 基因演算法線上模擬 23 4.3.2利用GA尋求最佳的模糊推論系統 25 4.3.3 模糊推論與類神經網路的結合 26 第五章 結論 28 5.1結論 28 5.2未來建議工作 29 參考文獻 30 附錄一 GA結合Fuzzy最佳化之規則庫與參數 49 附錄二 Anfis執行結果 50 附錄三 以GA設計Fuzzy控制器及初使條件設定 52

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