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针对直接甲醇燃料电池（DMFC）的实时控制要求，采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对DMFC系统的工作温度进行建模与控制。基于实验数据建立DMFC电堆温度模型，避免了DMFC电堆的内部复杂性分析。以训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型，采用一种改进的模糊遗传算法（FGA）在线对神经模糊控制器的参数和模糊规则进行自适应调整。将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行实验比较，结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。