[发明专利]基于粒子群优化的支持向量机的氢燃料电池故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910949115.8 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN110852017A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 向德;李庆先;刘良江;周四清;张遥奇;熊婕;朱先宇;王晋威;吴珊珊 | 申请（专利权）人： | 湖南省计量检测研究院 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06N3/00 |
| 代理公司： | 长沙智路知识产权代理事务所(普通合伙) 43244 | 代理人： | 张毅 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于粒子群优化的支持向量机的氢燃料电池故障诊断方法，包括如下步骤：获取诸多内阻变化信号，得到内阻数据样本集；随后通过构建初始特征集，计算初始特征集中每个特征的拉普拉斯分值，组成故障特征矩阵；建立基于支持向量机的氢燃料电池故障诊断模型，并采用粒子群算法对所述故障诊断模型进行参数寻优；将所述故障特征矩阵分为训练样本和测试样本；利用已训练的故障诊断模型对测试样本进行分类，根据分类结果识别氢燃料电池的工作状态和故障类型。该故障诊断方法能够有效地提取蕴藏在内阻信号中的更丰富、更全面的深层故障特征信息，从而在氢燃料电池内阻的故障模式识别过程中具有较高的识别度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 优化 支持 向量 燃料电池 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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