一种基于神经网络的氢燃料电池状态诊断方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的氢燃料电池状态诊断方法及系统，方法步骤包括：采集氢燃料电池的运行参数；将所述运行参数进行数据处理，得到诊断数据样本集；将所述诊断数据样本集输入预先构建的神经网络模型中进行样本训练，并获取氢燃料电池状态诊断结果。本发明通过将氢燃料电池的实时运行参数和额定运行参数分别输入构建的神经网络模型中进行训练，根据神经网络模型的输出结果对氢燃料电池进行状态实时诊断，实现了监测氢燃料电池运行状态的功能，维修人员可根据诊断结果及时进行抢修维护，有效降低了氢燃料电池的故障发生率和损坏程度。

申请人共 1 家

• 1.爱德曼（淄博）氢能科技有限公司

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