【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃料电池故障诊断，特别是涉及基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法。
技术介绍
1、由于燃料电池系统的故障诊断方法难以适应燃料电池系统的不断变化，制约着燃料电池汽车的大规模推广。目前如何识别燃料电池的故障状态，已逐渐成为该领域研究的重点。
2、对燃料电池进行故障诊断的方法可以分为三类：基于物理/化学检测技术的方法，基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法。
3、现有技术公开了一种基于阻抗谱的在线质子交换膜燃料电池故障诊断方法包括：建立燃料电池的电化学等效电路模型，测量得到质子交换膜燃料电池的电化学阻抗谱，用电化学阻抗谱拟合求解电化学等效电路模型中的参数，然后选取其中部分参数作为分类特征，并使用基于二叉树支持向量机的故障诊断算法对质子交换膜燃料电池进行分类处理，对质子交换膜燃料电池内部容易发生的膜干、水淹、空气饥饿等故障进行诊断。其中，拟合部分采用的是最小二乘法，该方法经过其他学者的验证，对干扰反应剧烈，在实际车载过程当中无法实现精准的等效电路模型参数的辨识，即求解参数 ，且最终得到故障诊断结...
【技术保护点】
1.基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，对所述电压信息的特征进行提取和特征级融合包括：
3.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，所述阻抗计算模型为：
4.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，基于不同频率下的所述交流阻抗通过改进的Nelder-Mead算法对所述阻抗计算模型进行参数辨识包括：
5.根据权利要求4所述...
【技术特征摘要】
1.基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，对所述电压信息的特征进行提取和特征级融合包括：
3.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，所述阻抗计算模型为：
4.根据权利要求1所述的基于先验知识和多源信息融合的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，基于不同频率下的所述交流阻抗通过改进的nelder-mead算法对所述阻抗计算模型进行参数辨识包括：
5.根据权利要求4所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵子亮，申森豪，郭斌，王战古，于昊艺，赵军，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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