基于VAE模型和SVM模型的燃料电池氢气泄露故障诊断方法

本发明涉及燃料电池故障诊断技术领域，特别涉及一种基于VAE模型和SVM模型的燃料电池氢气泄露故障诊断方法，包括如下步骤：采集燃料电池运行的原始数据，并分为正常数据集和故障数据集；预处理正常数据集和故障数据集得到正常数据样本和故障数据样本；构建并训练VAE模型，利用训练好的VAE模型扩充得到合成的故障数据样本；将数据样本合并形成扩充数据集；进行归一化处理，并提取每个数据样本的频域特征和时域特征，再进行奇异值分解处理，得到关键特征向量集；构建并训练SVM模型，采用改进的BKA算法优化SVM模型的参数，利用训练好的SVM模型进行故障诊断；本发明消除氢气泄露数据与正常数据不平衡，且快速、精准的识别出氢气泄露。