Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloThe GMR Neural Network for Inverse Problems
Anno di pubblicazione2007
Formato-
Autore/iG. Cirrincione; G. Marsala; M. Pucci; M. Cirrincione
Affiliazioni autoriISSIA - CNR, uos di Palermo UTBM-France University of Amiens-France
Autori CNR e affiliazioni
  • MARCELLO PUCCI
  • GIUSEPPE MARSALA
Lingua/e
  • inglese
AbstractThis paper deals with the mapping approximation problem by means of a neural network. In particular it presents the GMR (Generalized Mapping Regressor) neural network, which belongs to the family of self-supervised NNs. It is an incremental self-organizing neural network which can approximate every multidimensional function or relation presenting any kind of discontinuity. It can also simultaneously compute the inverse of any function to be approximated, if it exists. In this paper, GMR is used in inverse modeling for the control of a PEM fuel cell stack. In particular the output voltage of the PEM-FC, which is a non linear system, is controlled. A new control scheme based on the GMR has been developed, called PID-GMR, which adopts the scheme of Kawato (1990). The PEM-FC inverse model created by the GMR is added to a classic PID regulation system. The simulations show that the PID-GMR scheme outcomes the classical PID control with particular regard to the steady-state accuracy.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da176
Pagine a188
Pagine totali-
RivistaJournal of Electric Systems
ISSN: 1112-5209
Titolo chiave: Journal of Electric Systems
Numero volume della rivista3
Fascicolo della rivista-
DOI-
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveGeneralized Mapping Regressor, neural network, PEM fuel cell
Link (URL, URI)http://journal.esrgroups.org/jes/
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISSIA — ISSIA - Sede secondaria di Palermo
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • SP.P03.011.001 : Convertitori, attuatori e azionamenti elettrici
Progetti Europei-
Allegati
The GMR Neural Network for Inverse Problems
Tipo documento: application/pdf

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareElectrical & Electronics Engineering
Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
RivistaJournal of Electrical Systems (JES)