简要说明：科电牌的科电蓄电池最新代理价12V17AH产品：估价：155，规格：12V17AH，产品系列编号：3211111

科电蓄电池最新代理价12V17AH

科电蓄电池应用领域 

 ● 安防系统  ●ups/eps电源  ● 应急照明系统  ●电力、通讯系统  科电蓄电池的联接  ● 容量不同、性能不同、生产厂家不同的蓄电池不可连接在一起使用。  ● 实际容量相同的蓄电池或蓄电池组方可串联使用。  ● 实际电压相同的蓄电池或蓄电池组方可并联使用。  ● 蓄电池组连接和引出请用合适的导线。。  ● 连接和拆卸时务必切断电源，否则会触电甚至爆炸的危险。  ● 正负极不得接反或短路，否则会使蓄电池严重受损，甚至发生爆炸。  ● 连接部件应锁紧，防止产生火花；若接触面被氧化，可用苏打水清洗。  ● 新安装的蓄电池组在使用前应进行72小时浮充充电使蓄电池组内部电量均衡，方可进行测试或使用 

科电蓄电池最新资讯—基金项目：上海市科技发展基金资助项目（993012013）Publish其内部温度有I关允许燃料电池发电是21世纪首选的“绿色”发电方式，熔融碳酸盐燃料电池MCFC是目前继磷酸型燃料电池PAFC之后，商业化前景最好的燃料电池之一。MCFC可用煤制气或天然气作燃料，不需要铂等贵金属催化剂，关键材料成本相对较低；排热品位高，与燃气轮机汽轮机等组成联合循环发电系统，效率可达80%以上，故而特别适用于大容量中心电站和联合发电。MCFC已成为20世纪80年代以来，美、日、欧重点发展的新型发电技术，也是我国术。

为提高MCFC发电系统运行性能、延长其使用寿命、保障系统安全持续运行，必须对其进行有效的控制。例如，影响MCFC燃料电池寿命的主要原因有阴极溶解阳极蠕变和电解质溶解，而这些都与700°C，低于600°C，熔盐活性降低，电池性能大大下降；另一方面，温度升高，有利于提高电池的工作电压和输出性能，但高于700°C，电解质的高温将使电池组分的腐蚀速度加快、电解质损失加大、电池内阻增加短路可能性加大。因此，如何把温度控制在给定范围内，减小温度波动是提高MCFC性能的关键似无论是经典控制理论还是现代控制理论都需要建立过程精确的数学模型，而MCFC系统工作在高温、封闭、复杂的环境下，它集成了多种不同设备，包含全新设备（如燃料电池）和传统设备（如重整器、换热器等）的新应用，拥有复杂的多回路、多相流循环以及复杂的化学电化学反应，是一个多输入多输出、分布参数特性的非线性系统，很难建模。多年来，世界各国学者对MCFC电堆的数学模型进行了广泛而深入的研究，他们都是从物理学守恒定律出发，根据物质、能量、动量守恒，从不同的角度建立了各种静态或动态解析模型，这些模型的建立对分析和提高MCFC的性能起到了重要作用。但由于MCFC电堆过于复杂，以上建模时都不得不作了各种简化，建模精度也存在各种各样的不足。同时，这些模型表达式过于复杂，很难用于控制系统的设计，特别是在线控制，无法满足实时性的要求。

神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力，8仍等证明仅含一个隐层的前馈BP神经网络可以任意精度逼近任意连续有界非线性函数。此外，神经网络还具有很强的模式识别和自学习能力，可以实现那些难以用数学模型表示的复杂映射关系，在解决高度非线性系统的模型辨识和控制方面具有巨大的潜力。

本文试图绕开MCFC系统的内部复杂性，将神经网络辨识方法应用于该系统的建模。以燃料气和氧化剂气体的流速为输入量，电堆的温度响应为输出量，根据。可见，气体流速较慢时，反应充分，热量损失少，因而最终稳定温度高；气体流速较快时，反应进行不充分，且容易带走一部分热量，因而最终稳定温度低。

不同流速（m/s）下MCFC的动态温度曲线Fig.模型辨识的要求是，在给定不同的气体流速下，能够动态模拟出温度的变化轨迹，即完成输入矢量到输出矢量的动态非线性映射。这样，辨识模型可以用一个非线性差分方程来描述：2基于神经网络的MCFC系统辨识的结构与算法MCFC系统辨识框图辨识采用的神经网络是含一个隐层的前馈BP神经网络，隐层神经元数为15，传输函数是S型函数2/（+e、-1，误差性能函数是平均方差。网络的训练样本数据集为1960组不同流速下的温度动态响应数值，存在训练数据文件中，训练时提供给神经网络。由于标准BP算法收敛速度较慢，因此训练时米用Levenberg-Marquardt的改进型BP算种，Newton法用Hessian逆矩阵代替学习率与误差下降梯度相乘，其中Hessian矩阵是误差指标对当前权值的二阶导数，在极值点附近用二次函数来逼近目标函数E，因而Newton法比一般的BP算法有更快的收敛速度。由于Hessian矩阵计算极为复杂费时，He刘耘。神经网络与模糊控制在熔融碳酸盐燃料电池系统控制中的应用。