一种基于预测数据的燃料电池故障预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于预测数据的燃料电池故障预测方法及系统。该方案包括获取当前燃料电池的运行状态数据，并提取异常数据的录波；将所有的异常数据录波存储为状态序列，并生成故障状态的特征数据；根据预设的预测需求，生成预测准备的数据；获得所述状态序列，并进行数据分类，生成输入与输出信号；根据所述故障状态的特征数据进行校验判断，并生成校验判断信号；根据预测范围和预测时间对所述状态序列进行分类，获得故障输入条件数据和输出条件数据；根据故障输入条件数据和故障输出条件数据进行故障类型划分，并利用实时量测数据获取目标故障状态。该方案通过对于多类型的故障输入数据进行分类划分，进行实时的燃料电池的故障状态分析。

申请人共 2 家

• 1.同济大学
• 2.北京群菱能源科技有限公司

IPC 分类号共 2 项