氢能专利库

本发明公开一种车载燃料电池远程故障分类诊断方法、装置和存储介质，获取的燃料电池在汽车运行中各项数据存在样本分配严重不均，采用随机欠采样处理，避免对多数样本过拟合、对少数类样本欠拟合，为之后分类算法提供更有效、更具代表数据样本；采用XGBoost将多CART模型集成在一起，形成一个强分类器，与单一分类器相比，模型泛化能力更显著；XGBoost训练支持特征力度上并行，加快模型训练速度；在燃料电池故障分类过程中，针对应用数据严重不均衡性导致在训练时多数类数据容易过拟合问题，XGBoost算法使用多种策略如正则化、缩减、列抽样等防止过拟合，同时XGBoost算法对损失函数进行优化，使模型拟合精度更高。

本申请提供一种基于充电‑用氢模式的燃料电池汽车剩余里程预测方法，其技术方案要点是：包括：获取燃料电池汽车的历史数据；燃料电池汽车的历史数据至少包括燃料电池的功率、动力电池的功率或能够计算燃料电池功率、动力电池功率的相关数据、氢瓶内的气体压强数据与气体温度数据；将燃料电池汽车的历史数据按照燃料电池汽车的工作模式进行划分，并计算得出对应工作模式下的平均速度；将按照工作模式划分后的数据计算得到剩余氢气质量；根据剩余氢气质量与当前工作模式下的平均速度计算得出剩余里程。本申请提供的一种基于充电‑用氢模式的燃料电池汽车剩余里程预测方法具有根据不同工种模式精准预测燃料电池汽车剩余里程的优点。

本发明公开了一种燃料电池汽车驾驶行为分析方法、装置和存储介质，采集质子交换膜燃料电池汽车上采集的速度、电机的电流电压、燃料电池组电流电压等实际数据，利用卷积神经网络与双向LSTM网络的结合算法来处理这些数据，相比于循环神经网络，本方法可以消除梯度消失问题带来的影响，降低训练模型的难度；本方法利用全连接层和Softmax层，对驾驶数据进行分析与挖掘，利用这些数据来对燃料汽车电堆造成危害的行为如频繁启停、过载、怠速、连续变载四种情况进行分类，对当前驾驶行为状态是否对电堆有危害及其属于哪一种进行分类操作，得到分类结果，利用分类得到的结果可以对驾驶人员进行实时监督提醒。

本发明公开了一种燃料电池用空气轴承压缩机，其特征在于，它包括旋变电机、驱动电机和叶轮锅壳，叶轮锅壳内设置有叶轮，驱动电机内设置有与其径向耦合的空气轴承。本发明空气轴承压缩机设计有电机速度控制、温度控制及流量压力控制等多物理量状态控制系统，可对电机转速进行全面、实时反馈控制。本发明的燃料电池用空气轴承压缩机，一体化的集成设计思想及多物理量状态控制系统使其具有体积小、成本低、结构简单、能耗低、寿命长等特点，可以满足新能源电车、高速风机等对燃料电池的要求，进一步拓宽了空气轴承压缩机的应用领域和适用范围。