[发明专利]一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法在审
| 申请号： | 201810025477.3 | 申请日： | 2018-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN108344947A | 公开（公告）日： | 2018-07-31 |
| 发明（设计）人： | 张雪霞;王兴娣;陈维荣;孙腾飞 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 黎照西 |
| 地址： | 610000*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法，包括故障诊断分类器的建立和故障诊断测试，所述故障诊断分类器的建立包括步骤：将燃料电池实际运行数据作为原始数据集提取诊断变量；对诊断变量做预处理；将预处理后的数据通过ELM学习算法训练，并筛选出与实际故障标签相同的聚类结果作为故障样本集；通过ELM模型对所述故障样本集进行学习，输出ELM分类模型构成故障诊断分类器；故障诊断测试包括步骤：检测燃料电池的待诊断数据；通过所述待诊断数据建立测试样本；将测试样本送入所述ELM分类模型中进行测试，输出测试结果。本发明能够以非入侵的方式进行燃料电池的故障诊断，有效提高了燃料电池故障诊断的时效性、可靠性和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 故障诊断 燃料电池 分类器 预处理 故障诊断测试 测试样本 非侵入式 分类模型 故障样本 诊断数据 输出测试结果 原始数据集 诊断 故障标签 聚类结果 数据通过 学习算法 运行数据 准确度 非入侵 时效性 送入 筛选 测试 输出 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，包括故障诊断分类器的建立和故障诊断测试；所述故障诊断分类器的建立，包括步骤：S101将燃料电池实际运行数据作为原始数据集，在所述原始数据集中提取诊断变量；S102对诊断变量做预处理，所述预处理过程包括归一化处理和故障特征数据提取；S103将预处理后的数据通过ELM学习算法进行训练，并筛选出与实际故障标签相同的聚类结果作为故障样本集；S104通过ELM模型对所述故障样本集进行学习，输出ELM分类模型构成故障诊断分类器；所述故障诊断测试，包括步骤：S201检测燃料电池的待诊断数据；S202通过所述待诊断数据建立测试样本；S203将测试样本送入所述ELM分类模型中进行测试，输出测试结果。
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