[发明专利]一种燃料电池故障诊断模型构建方法

说明书

本发明公开了一种燃料电池故障诊断模型构建方法，本发明涉及燃料电池技术领域，其中包括：获取燃料电池的父代频率种群，其中，父代频率种群中包括多个父类个体；根据每个父类个体中的若个频率点在不同故障类型下的阻抗值，确定针对每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率；根据每个父类个体对应的信息采集时间和准确率，计算每个父类个体的适应度；根据每个父类个体的适应度，生成子代频率种群，并将子代频率种群作为新的父代频率种群，继续进行种群迭代，直至达到预设迭代次数时，输出最优子类个体；根据最优子类个体对应的若干频率点，构建燃料电池故障诊断模型。本发明能够提高故障诊断模型的构建效率，简化模型构建过程。

技术领域

本发明涉及燃料电池技术领域，具体而言，涉及一种燃料电池故障诊断模型构建方法。

背景技术

现阶段的燃料电池仍然存在可靠性不足和耐久性差等问题，在实际运行中一些难以避免的故障，如水淹、膜干等，是导致这些问题的主要原因，如果未能及时排除故障将会降低电堆的使用性能，严重时还会诱发一些致命性故障，造成电堆内部不可逆的损伤，甚至永久性损坏。因此，需要构建故障诊断模型，对燃料电池进行故障诊断，以便及时排除故障。

目前，使用燃料电池阻抗谱信息作为故障诊断模型的特征的数据驱动方法是一种常用的方法，需要测量大量不同激励频率下的燃料电池阻抗值，计算等效电路模型电器元件的参数。然而，由于这种方式需要采集的频率点数量过多，因此会消耗大量时间，影响故障诊断模型的构建效率，与此同时，这种方式还需要进行参数转换，其无法直接使用频率点对应的阻抗值，由此会导致模型构建过于复杂。

发明内容

本发明提供一种燃料电池故障诊断模型构建方法，主要在于能够提高燃料电池故障诊断模型的构建效率，简化模型构建过程。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种燃料电池故障诊断模型构建方法，包括：

获取燃料电池的父代频率种群，其中，所述父代频率种群中包括多个父类个体，每个父类个体由若干频率点组成；

根据所述每个父类个体中的若个频率点在不同故障类型下的阻抗值，确定针对所述每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率；

根据所述每个父类个体对应的信息采集时间，以及针对所述每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率，计算所述每个父类个体的适应度；

根据所述每个父类个体的适应度，生成子代频率种群，并将所述子代频率种群作为新的父代频率种群，继续进行种群迭代，直至达到预设迭代次数时，输出最优子类个体；

根据所述最优子类个体对应的若干频率点，构建燃料电池故障诊断模型。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种燃料电池故障诊断模型构建装置，包括：

获取单元，用于获取燃料电池的父代频率种群，其中，所述父代频率种群中包括多个父类个体，每个父类个体由若干频率点组成；

确定单元，用于根据所述每个父类个体中的若个频率点在不同故障类型下的阻抗值，确定针对所述每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率；

计算单元，用于根据所述每个父类个体对应的信息采集时间，以及针对所述每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率，计算所述每个父类个体的适应度；

迭代单元，用于根据所述每个父类个体的适应度，生成子代频率种群，并将所述子代频率种群作为新的父代频率种群，继续进行种群迭代，直至达到预设迭代次数时，输出最优子类个体；

构建单元，用于根据所述最优子类个体对应的若干频率点，构建燃料电池故障诊断模型。

根据本发明实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：