摘要
本发明公开了一种基于数据扩充的燃料电池故障诊断方法及系统,所述方法包括:预先获取燃料电池运行过程中的历史故障数据;将燃料电池历史故障数据输入到改进的生成对抗网络WGAN中进行数据扩充,通过利用多维放缩MDS对高维度数据集进行特征降维消除冗余数据;构建现代时间卷积网络MODERNTCN模型,并利用改进的爱情进化算法对MODERNTCN模型的超参数进行优化;将处理后的低维数据集输入到优化后的MODERNTCN模型中训练,得到燃料电池故障诊断模型;利用燃料电池故障诊断模型对燃料电池运行过程中故障进行诊断,得到对应的诊断结果。本发明通过改进的爱情进化算法优化MODERNTCN模型,提高了对故障信息的利用,有效提高燃料电池运行过程故障诊断效率。
技术关键词
燃料电池
时间卷积网络
历史故障数据
故障诊断模型
生成对抗网络
进化算法
螺旋正弦
样本
阶段
故障诊断模块
模型训练模块
质子交换膜
数据处理模块
数据采集模块
故障诊断效率
矩阵
变量
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