【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及燃料电池，尤其涉及一种燃料电池传感器故障诊断方法、设备及介质。
技术介绍
1、燃料电池汽车凭借无污染、能源来源广、续航里程长的特点成为新能源汽车的发展热点，但是燃料电池由于复杂的电化学机理，同时由于氢气路的高压高气体流速的特点，加之需要与空气路进行配合供气，因此需要完整精确的控制系统，而燃料电池发动机的传感器数量众多，种类繁杂，涉及各个支路以及内部的数据获取，传感器数值的精确与否直接影响到最终的燃料电池发动机的控制效果。另外，在燃料电池健康预测方面，传感器数值的获取也会影响到后续的模式识别、状态监测等一系列过程。并且，传感器数值作为燃料电池最直接的性能表现得到人们的广泛重视，然而燃料电池的复杂工况也会导致传感器的各种不同程度的故障，因此提出一种燃料电池传感器故障诊断方法显得尤为重要。
2、现有技术中的燃料电池传感器故障诊断方法多为针对电压传感器、电流传感器等某一个类型的传感器或某几个类型的传感器，而不适用于其他类型的传感器。例如，现有技术中的一些诊断方法，仅适用于电压传感器的故障诊断，而不适用于除电压传感器之外...
【技术保护点】
1.一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，获取所述机器学习模型对应的损失函数初始值，包括：
3.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在计算所述损失函数目标值与所述损失函数初始值之间的差值之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在确定所述目标传感器发生故障之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在确定所述...
【技术特征摘要】
1.一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，获取所述机器学习模型对应的损失函数初始值，包括：
3.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在计算所述损失函数目标值与所述损失函数初始值之间的差值之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在确定所述目标传感器发生故障之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的一种燃料电池传感器故障诊断方法，其特征在于，在确定所述目标传感器发生的故障类型和故障程度与所述故障工作状态相对应之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的一种燃料电池传感器故障诊断方...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵子亮，于昊艺，郭斌，付逸凡，申森豪，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。