本申请公开了一种电堆故障的预判方法、装置、存储介质及设备，根据差异性的权重值、一致性的权重值、总体单体电压矩阵，计算得到差异性数据点、一致性数据点并确定目标样本距离；根据目标样本距离计算局部密度；计算差异性数据点与一致性数据点的目标局部密度；根据局部密度、目标局部密度计算局部离群因子；当局部离群因子大于预设阈值时电堆电压为预警状态；根据差异性数据点、一致性数据点构建聚类指标、目标聚类指标；当聚类指标不为预设阈值、目标聚类指标为预设阈值时，将预警状态更改为故障状态，与现有技术相比，不需要人为操作改变阴阳两侧压差，基于聚类指标与目标聚类指标获悉当前电堆情况，实现了实车在线运行时电堆性能故障的预判。能故障的预判。能故障的预判。
【技术实现步骤摘要】
一种电堆故障的预判方法、装置、存储介质及设备
[0001]本申请涉及燃料电池领域，尤其涉及一种电堆故障的预判方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]质子交换膜氢燃料电池通过电化学反应，可以直接将氢燃料的化学能转换为电能和热能，由于燃料电池在低温环境下仍能保持高功率密度的特性，燃料电池汽车适用于高寒、高温和高原等极端环境，但复杂的运行环境会导致质子交换膜机械失效甚至破损，进而导致氢燃料在燃料电池电堆中出现阳极气体渗漏到阴极发生化学反应引发膜孔区域温度升高损伤膜和催化剂的现象，这种现象可能会产生电堆大量窜漏的问题以致大量氢气泄漏引发安全隐患，触发氢气传感器检测报警导致燃料电池汽车无法启动。
[0003]然而，现有的检测燃料电池电堆窜漏的方法，均需要通过专业的工程师人为操作改变阴阳两侧压差，以检测燃料电池电堆串漏现象，或者通过电堆返厂后在专业测试台架上停机进行开路电压检测，无法实现实车在线运行时电堆性能故障的预判。
[0004]因此，如何实现实车在线运行时电堆性能故障的预判，成为本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种电堆故障的预判方法、装置、存储介质及设备，目的在于实现实车在线运行时电堆性能故障的预判。
[0006]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0007]一种电堆故障的预判方法，包括：
[0008]根据差异性的权重值、一致性的权重值、总体单体电压矩阵，计算得到差异性数据点、一致性数据点；所述差异性的权重值以及所述一致性的权重值基于协方差矩阵预先处理得到；所述总体电压矩阵基于各个单体电压预先建立；
[0009]根据所述差异性数据点、所述一致性数据点确定目标样本距离；
[0010]根据所述目标样本距离，计算得到局部密度；
[0011]周期性计算所述差异性数据点与所述一致性数据点的所有局部密度，得到目标局部密度；
[0012]根据所述局部密度、所述目标局部密度，计算得到局部离群因子；
[0013]当所述局部离群因子大于预设阈值时，确认电堆电压为预警状态；
[0014]根据所述差异性数据点、所述一致性数据点构建聚类指标以及目标聚类指标；
[0015]当所述聚类指标不为所述预设阈值，且所述目标聚类指标为所述预设阈值时，将所述预警状态更改为故障状态。
[0016]可选的，基于各个单体电压预先建立所述总体电压矩阵的过程，包括：
[0017]当接收到预设设备发送的所有单体电压时，将所有所述单体电压存储至数据库
中；
[0018]从所述数据库中获取第一预设时间段内的预设电压区间的各个所述单体电压；
[0019]根据各个所述单体电压，建立所述总体单体电压矩阵。
[0020]可选的，基于协方差矩阵预先处理得到差异性的权重值以及所述一致性的权重值的过程，包括：
[0021]根据所述总体单体电压矩阵，构建各个单体电压矩阵；
[0022]对于各个所述单体电压矩阵，对所述单体电压矩阵进行去中心化处理，得到去中心化后的单体电压矩阵；
[0023]根据所述去中心化后的单体电压矩阵，建立所述协方差矩阵；
[0024]对所述协方差矩阵进行奇异值分解，得到所述差异性的权重值、所述一致性的权重值。
[0025]可选的，所述根据所述差异性数据点、所述一致性数据点确定目标样本距离，包括：
[0026]计算第二预设时间段内的所述差异性数据点与所述一致性数据点之间的样本距离，得到各个样本距离；
[0027]从各个所述样本距离中选取最大的样本距离，并标识为目标样本距离。
[0028]可选的，所述根据所述差异性数据点、所述一致性数据点构建聚类指标以及目标聚类指标，包括：
[0029]基于第三预设时间段内的所述差异性数据点、所述一致性数据点，构建数据集；
[0030]基于所述数据集建立聚类指标；
[0031]当所述聚类指标不为所述预设阈值时，基于第四预设时间段内的所述差异性数据点、所述一致性数据点，构建目标数据集；
[0032]基于所述目标数据集建立目标聚类指标。
[0033]可选的，还包括：
[0034]当所述聚类指标为所述预设阈值时，将所述预警状态更改为正常运行状态。
[0035]可选的，还包括：
[0036]当所述目标聚类指标不为所述预设阈值时，向用户发送提示信息。
[0037]一种电堆故障的预判装置，包括：
[0038]第一计算单元，用于根据差异性的权重值、一致性的权重值、总体单体电压矩阵，计算得到差异性数据点、一致性数据点；所述差异性的权重值以及所述一致性的权重值基于协方差矩阵预先处理得到；所述总体电压矩阵基于各个单体电压预先建立；
[0039]确定单元，用于根据所述差异性数据点、所述一致性数据点确定目标样本距离；
[0040]第二计算单元，用于根据所述目标样本距离，计算得到局部密度；
[0041]第三计算单元，用于周期性计算所述差异性数据点与所述一致性数据点的所有局部密度，得到目标局部密度；
[0042]第四计算单元，用于根据所述局部密度、所述目标局部密度，计算得到局部离群因子；
[0043]确认单元，用于当所述局部离群因子大于预设阈值时，确认电堆电压为预警状态；
[0044]构建单元，用于根据所述差异性数据点、所述一致性数据点构建聚类指标以及目
标聚类指标；
[0045]更改单元，用于当所述聚类指标不为所述预设阈值，且所述目标聚类指标为所述预设阈值时，将所述预警状态更改为故障状态。
[0046]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序被处理器运行时执行所述的电堆故障的预判方法。
[0047]一种电堆故障的预判设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；
[0048]所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被处理器运行时执行所述的电堆故障的预判方法。
[0049]本申请提供的技术方案，根据差异性的权重值、一致性的权重值、总体单体电压矩阵，计算得到差异性数据点、一致性数据点并确定目标样本距离；根据目标样本距离计算局部密度；计算差异性数据点与一致性数据点的目标局部密度；根据局部密度、目标局部密度计算局部离群因子；当局部离群因子大于预设阈值时电堆电压为预警状态；根据差异性数据点、一致性数据点构建聚类指标、目标聚类指标；当聚类指标不为预设阈值、目标聚类指标为预设阈值时，将预警状态更改为故障状态，与现有技术相比，不需要人为操作改变阴阳两侧压差，基于聚类指标与目标聚类指标获悉当前电堆情况，实现了实车在线运行时电堆性能故障的预判。
附图说明
[0050]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电堆故障的预判方法，其特征在于，包括：根据差异性的权重值、一致性的权重值、总体单体电压矩阵，计算得到差异性数据点、一致性数据点；所述差异性的权重值以及所述一致性的权重值基于协方差矩阵预先处理得到；所述总体电压矩阵基于各个单体电压预先建立；根据所述差异性数据点、所述一致性数据点确定目标样本距离；根据所述目标样本距离，计算得到局部密度；周期性计算所述差异性数据点与所述一致性数据点的所有局部密度，得到目标局部密度；根据所述局部密度、所述目标局部密度，计算得到局部离群因子；当所述局部离群因子大于预设阈值时，确认电堆电压为预警状态；根据所述差异性数据点、所述一致性数据点构建聚类指标以及目标聚类指标；当所述聚类指标不为所述预设阈值，且所述目标聚类指标为所述预设阈值时，将所述预警状态更改为故障状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个单体电压预先建立所述总体电压矩阵的过程，包括：当接收到预设设备发送的所有单体电压时，将所有所述单体电压存储至数据库中；从所述数据库中获取第一预设时间段内的预设电压区间的各个所述单体电压；根据各个所述单体电压，建立所述总体单体电压矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于协方差矩阵预先处理得到差异性的权重值以及所述一致性的权重值的过程，包括：根据所述总体单体电压矩阵，构建各个单体电压矩阵；对于各个所述单体电压矩阵，对所述单体电压矩阵进行去中心化处理，得到去中心化后的单体电压矩阵；根据所述去中心化后的单体电压矩阵，建立所述协方差矩阵；对所述协方差矩阵进行奇异值分解，得到所述差异性的权重值、所述一致性的权重值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异性数据点、所述一致性数据点确定目标样本距离，包括：计算第二预设时间段内的所述差异性数据点与所述一致性数据点之间的样本距离，得到各个样本距离；从各个所述样本距离中选取最大的样本距离，并标识为目标样本距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异性数据点、所述一致性数据点构建聚类指标以及目标聚类指标，包括：基于第...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁新杰，侯中军，
申请(专利权)人：上海捷氢科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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