摘要
本发明公开了一种燃料电池传感器故障诊断方法、设备及介质,属于燃料电池技术领域,用以解决现有的故障诊断方法适用的传感器类型较少,适用范围窄的技术问题。方法包括:获取燃料电池传感器在预设时间段内采集的目标数据集;通过目标数据集对机器学习模型进行训练,并计算训练后的机器学习模型对应的损失函数目标值,其中,机器学习模型的输入为其他传感器的采集数据,输出为目标传感器的采集数据;获取机器学习模型对应的损失函数初始值;计算损失函数目标值与损失函数初始值之间的差值,并在差值大于第一预设阈值时,确定目标传感器发生故障。本发明通过上述方法实现了对燃料电池中任意一种传感器的故障诊断,适用的传感器范围广。
技术关键词
燃料电池传感器
机器学习模型
故障诊断方法
数据
故障诊断设备
时间段
燃料电池技术
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