一种燃料电池电堆的预测性维护方法以及维护系统

摘要

本发明提供了一种燃料电池电堆的预测性维护方法以及维护系统，所述预测性维护方法包括如下步骤：建立ResNet残差神经网络结构，根据收集的数据训练出对应的状态估计模型；实现在线数据实时状态预测，根据所述状态估计模型，通过输入实时数据，输出预测的状态值；实现保养维护状态评估，先设定保养维护的阈值，根据所述实时状态预测的结果与所述阈值进行对比，判断是否需要发出保养维护的预警信号。本发明的预测性维护方法采用大数据和深度学习的手段，提出基于状态估计的燃料电池电堆预测性维护的方案。改善了现有技术中的区域差异性问题以及个列突变的响应不及时问题。

申请人共 1 家

• 1.北京博瑞华通科技有限公司

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