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燃料電池原理、量測與建模
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燃料電池原理、量測與建模

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本書書文結構新穎、文章遣詞用字流暢、前後章節能相互呼應、而文氣更能一以貫之!內容則清晰明瞭,能精闢、有序地闡明燃料電池原理,更能以量測與建模之觀點來敘述燃料電池系統,令人易學活用!
實可做為大專院校教授們之上課教科書,亦適合社會人士在家自修用書。而大學生或研究生若有興趣進一步鑽研燃料電池理論者,可將各個章節仔細研讀之,則必然獲益良多。

作者簡介

張寬裕
建國科技大學電子工程系 副教授
【學歷】
 專科 空軍機械學校 航空工程科
 學士 國立成功大學 電機工程系
 碩士(肄) 國立中央大學 電機工程研究所碩士班肄業
 博士 國立中央大學 電機工程研究所博士88 年班畢業
【經歷】
 空軍航空技術學校專科組 助理教授
 空軍航空技術學院航電科 助理教授兼科主任
 建國技術學院電子工程系 助理教授
 建國科技大學電子工程系 助理教授
 建國科技大學電子工程系 副教授
【專長】
 隨機控制、可變結構(或稱滑動模)控制、強健控制、機電整合、燃料電池系統

蕭永嘉
現 職 明道大學資訊傳播學系助理教授
【學歷】
 私立中原大學院機械研究所碩士
 國立中央大學電機研究所博士班
【經歷】
 國立中央大學機械工程學系兼任助教
 明道管理學院應用科技研究所
 明道管理學院材料暨系統工程研究所
 明道大學資訊工程學系助理教授
【專長】
 自動控制,機電整合,非線性動力學、燃料電池、再生能源。

盧建余
現 職 國立彰化師範大學副教授
【學歷】
國立彰化師範大學工業教育學士
國立成功大學醫學工程研究所碩士
國立成功大學電機研究所博士
【經歷】
國立岡山農工教師
國立岡山農工電機科科主任
國立彰化師範大學工業教育與技術學系助理教授
國立彰化師範大學工業教育與技術學系副教授
【專長】
強健控制,神經網路。

張啟原
行政院原子能委員會核能研究所專業工程師
【學歷】
私立中原大學院機械研究所碩士
國立中央大學電機研究所博士班
【經歷】
建國科技大學電子系兼任講師
工業技術研究院產業教育兼任講師
國立陸軍專科學校動力機械系兼任講師
LabVIEW 專業認證(CLAD)。
【專長】
電能控制理論與實作,燃料電池控制系統,圖控與機電整合。

目次

第1 章 概述
1-1 前言 2
1-2 燃料電池簡介 3
1-3 燃料電池分類 8
1-4 燃料電池之材料與元件 12
1-5 燃料電池系統 21
1-6 電極熱力學 24
1-7 電極反應動力學 31
1-8 效率 47
1-9 燃料電池系統建模簡介 52
1-10 各章節概述 57

第2 章 PEMFC 介紹
2-1 PEMFC 發電原理 61
2-2 PEMFC 之結構介紹 62
2-3 PEMFC 之電極反應動力學參數分析 70
2-4 PEMFC 中水份的傳遞與影響 72
2-5 PEMFC 電池堆技術 76
2-6 操作條件對PEMFC 性能之影響 82

第3 章 PEMFC 量測系統
3-1 PEMFC 量測系統操作注意事項與系統功能規格 88
3-2 PEMFC 量測機台與操作流程介紹 90
3-3 開機程序 93
3-4 量測機台之軟體介紹 97
3-5 關機程序 107

第4 章 DMFC 介紹
4-1 DMFC 發電原理 112
4-2 DMFC 之結構介紹 113
4-3 DMFC 之性能分析 116
4-4 DMFC 單電池 125
4-5 DMFC 系統分類 129
4-6 DMFC 發展之技術瓶頸 132

第5 章 DMFC 量測系統
5-1 DMFC 量測系統操作注意事項與系統功能規格 136
5-2 開機程序 138
5-3 量測機台之軟體介紹 141
5-4 關機程序 151

第6 章 田口方法
6-1 直交表 156
6-2 田口方法之步驟說明 158
6-3 品質特性 160
6-4 品質計量法 160

第7 章 PEMFC 數學方程式建模及其性能預估
7-1 PEMFC 數學方程式 166
7-2 Matlab/Simulink 簡介 168
7-3 PEMFC 數學方程式建模以Matlab/Simulink 軟體實現 172
7-4 PEMFC 數學模型及其性能預估 177

第8 章 類神經網路及其PEMFC 建模
8-1 類神經網路介紹 184
8-2 Super PCNeuron 應用軟體簡介 193
8-3 PEMFC 樣品性能檢測 207
8-4 PEMFC 之BPNN 建模 208
8-5 PEMFC 之GANN 建模 215

第9 章 利用田口方法對BPNN 與GANN 做最佳參數設計
9-1 基於田口方法與BPNN 對PEMFC 性能仿真做最佳參數設計 220
9-2 基於田口方法與GANN 對PEMFC 性能仿真做最佳參數設計 225

第10 章 小腦模型及其PEMFC 建模
10-1 小腦模型 232
10-2 小腦模型的基本架構 232
10-3 小腦模型學習演算法 240
10-4 小腦模型應用於PEMFC 建模 243

第11 章 結論與建議
11-1 結論 250
11-2 建議 253

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