Pem yakıt hücrelerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of pem fuel cells by using artificial neural networks
Yazar: UĞUR ÖZVEREN
Danışman: PROF. DR. SALİH DİNÇER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering

Özet:
Yakıt hücresi sistemlerinin doğrusal olmayan yapıları nedeniyle, yakıt hücreparametrelerinin yakıt hücre sistemleri için hesaplanması zordur. Proton geçirgen membran(PEM) yakıt hücrelerinin modellenmesi, elektrokimya, polimer bilimi, ısı aktarımı,akışkanlar dinamiği ve kütle aktarım çalışmalarını içeren disiplinler arası yaklaşımlargerektirir. Kaynaklarda, PEM yakıt hücrelerinin modellenmesi genellikle fizikokimyasalolayların iyi bilinmesine dayanan karmaşık modeller ile yapılır.Yapay sinir ağları (YSA) biyolojik sinir sistemlerinden esinlenmiş bilgiyi işleyen algıdüzenekleridir. YSA'nın doğrusal olmayan sistemleri açıklamasında yapabilecekleri,YSA'ları modelleme için güçlü bir araç yapmaktadır. Bu tezin amacı PEM yakıthücrelerinin modellenmesi üzerine kaynakları incelemek, ve yapay sinir ağlarını kullanarakPEM yakıt hücrelerinin performansını tahmin etmek için proses değişimlerini içerenparametrik olmayan deneysel bir model elde etmektir.Bu çalışmada, ilk olarak, yapay sinir ağları ve PEM yakıt hücreleri ile ilgili bilgiler verildi.Daha sonra, PEM yakıt hücresi modelleme teknikleri sunuldu ve bir yapay sinir ağı modeliönerildi. YSA'nın kullanıldığı modelin sekiz tane girişi ve bir tanede çıkışı vardır. Doğruçıkış verilerini üretebilmek için ağ geriye yayılım algoritmasının gelişmiş versiyonları olanLevenberg-Marquardt ve Quasi-Newton öğrenme algoritmaları ile eğitilmiştir. Kullanılabilirdeğerlerin yarısı YSA modelini eğitmek için kullanılırken, diğer yarısı modeli sınamak içinkullanılmıştır. Öğrenme işlemi sırasında, hata fonksiyonu öğrenme iterasyonlarının sayısıarttırılarak azaltılmıştır. Son eğitimden sonra YSA modeli girişler ile çıkışlar arasındakiilişkiyi üretebilmek için hazır hale gelmiştir. Ortalama mutlak hata %1'in altında vemaksimum hata ise %4 civarındadır.Anahtar Kelimeler: PEM yakıt hücreleri, yapay sinir ağları, modelleme, Levenberg-Marquardt öğrenme algoritması, Quasi-Newton öğrenme algoritması

Abstract:
Fuel cell parameters are difficult to determine for fuel cell systems because of their non-linearity. The modeling of the proton exchange membrane (PEM) fuel cell requires amultidisciplinary approach including the study of electrochemistry, polymer science, heattransfer, fluid dynamics and mass transfer. In the literature, modeling of PEM fuel cells areusually done with complex models based on a good knowledge of physicochemicalphenomena.Artificial Neural Network (ANN) is an information processing paradigm that is inspired bybiological nervous systems. The ability of ANN to represent non-linear systems makes it apowerful tool for modeling. The purpose of this thesis is to review literature on PEM fuelcell modeling, and derive a non-parametric empirical model including process variations toestimate the performance of polymer electrolyte membrane fuel cells by using artificialneural networks.In this study, firstly, information about artificial neural networks and PEM fuel cells aregiven. Then, PEM fuel cell modeling techniques are presented, and an artificial fuel cellmodel proposed. The model uses a ANN which has eight input and an output. To producethe correct output data, the network was trained with improved versions of the BackPropagation algorithm, the Levenberg-Marquardt and Quasi-Newton algorithm. Half of theoperational points were used to train the ANN Model, while the other half was used for thevalidation. During the learning process, the error function was minimised with an increasingnumber of training epochs. After the final training, the ANN was ready to generaterelationship between inputs and outputs. The average values of the absolute errors is wellbelow 1 %, and the maximum error is arround 4%.Key Words: PEM fuel cells, artificial neural networks, modeling, Levenberg-Marquardtlearning algorithm, Quasi-Newton learning algorithm