【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障诊断，特别涉及一种氢能发电设备的故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、随着氢能作为清洁能源的重要性日益增加，氢能发电设备的安全可靠运行成为关注的重点。然而，由于氢能发电设备结构复杂、工作环境恶劣，其故障检测与诊断面临着诸多挑战。
2、相关技术中，可以依赖于人工巡检和简单的数据分析实现故障诊断；可以依赖于预定义的规则集来识别和分类故障；可以使用如支持向量机、神经网络等单一算法进行故障检测和分类；可以利用云计算的强大计算能力对大量数据进行处理，以提高故障诊断的速度和准确性；还可以通过建立物理模型和使用历史数据训练模型来预测设备未来的状态。
3、然而，相关技术中，人工巡检巡检周期长，无法实现实时监控，尤其是在数据传输和处理环节，易产生延迟；单一算法不适合处理复杂、多变的数据，影响诊断结果的准确性；静态模型无法根据设备的实际运行情况进行动态调整，缺乏统一管理和整合、数据利用率低，数据处理能力有限，无法处理大规模、高频率的数据流，亟需改进。
技术实现思路
1、本申...
【技术保护点】
1.一种氢能发电设备的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述位置信息和所述初始故障诊断结果，获取所述氢能发电设备的故障特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述故障特征向量确定所述氢能发电设备的故障诊断结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的多算法协同诊断模式对所述氢能发电设备进行故障诊断之前，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同故障类型的数量，确定所述故障诊断结果，包括
6....
【技术特征摘要】
1.一种氢能发电设备的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述位置信息和所述初始故障诊断结果，获取所述氢能发电设备的故障特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述故障特征向量确定所述氢能发电设备的故障诊断结果，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的多算法协同诊断模式对所述氢能发电设备进行故障诊断之前，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述不同故障类型的数量，确定所述故障诊断结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔哲，薛永锋，张海涛，郭爱武，王晓楠，马铭宏，李勇，
申请(专利权)人：国家能源集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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