一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法及系统技术方案

一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法及系统，涉及燃料电池检测技术领域，针对现有燃料电池故障诊断方法存在故障诊断准确率低的问题，本申请通过使用对滞后预测给予更大惩罚的QTSE损失函数与增强相关性的DTW损失函数的组合，并结合可变形卷积残差注意力机制与KAN网络对输入数据进行处理，以此增强数据间的相关性，减少由于电池的输入数据存在不规律的变化，因此导致现有燃料电池故障诊断方法存在故障诊断准确率低的问题。本申请的技术方案有效的提高了燃料电池故障检测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及燃料电池检测，具体为一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法及系统。

技术介绍

1、随着全球能源需求的持续增长及环境保护意识的增强，燃料电池作为一种高效、清洁的能源转换技术，近年来得到了广泛关注与应用。凭借其能量转换率高、环境友好、运行温度低以及启动速度快等优势，在固定式/便携式发电、交通运载以及航空航天等领域中展现出独特的应用潜力。特别是在汽车领域，燃料电池汽车被视为解决传统燃油车排放污染问题的有效途径之一。

2、然而，燃料电池系统的复杂性和运行环境的多样性，使得其在实际应用中不可避免地会出现各种故障。这些故障可能源于系统设计、生产制造、运行环境以及使用维护等多个方面，如电堆的水管理故障(包括膜干和水淹)、传感器故障、执行器故障以及单片性能下降等。这些故障不仅会影响燃料电池系统的性能和寿命，还可能对车辆的安全运行构成威胁。

3、因此，可靠有效的故障诊断技术对于保障燃料电池系统的安全平稳运行至关重要。故障诊断技术能够及时识别并定位故障，为维修人员提供准确的故障信息，从而缩短维修时间，降低维修成本，提高系统的可本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述可变形卷积残差注意力增强KAN模型的损失函数表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述根据输出的电池寿命对燃料电池进行故障诊断具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述运行参数包括氢气压力、空气压力、电堆活性面积、电堆电流以及电堆电压。

5.根据权利要求1所...

【技术特征摘要】

1.一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述可变形卷积残差注意力增强kan模型的损失函数表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述根据输出的电池寿命对燃料电池进行故障诊断具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述运行参数包括氢气压力、空气压力、电堆活性面积、电堆电流以及电堆电压。

5.根据权利要求1所述的一种基于可变形卷积残差注意力的燃料电池故障诊断方法，其特征在于所述可变形卷积中输入的数据为通过savitzky-golay滤波器处理后的数据。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈正建，廖梅，张景然，江浩，刘红，雷锦涛，艾鑫，
申请(专利权)人：深能智慧能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：