一种基于多变量的燃料电池剩余寿命预测方法及系统

本发明公开了一种基于多变量的燃料电池剩余寿命预测方法及系统，所述方法包括通过传感器采集电压、电流、温度及剩余寿命数据，采用经验降阶变分模态分解算法分解为多个本征模态函数；对第一本征模态函数进行时频变换生成时频矩阵，并转化为格拉姆角场二维图像；将本征模态函数和二维图像信息输入时间感知图卷积递归网络模型训练，结合神经种群动态优化算法优化超参数，获得预测模型，最终通过前端展示预测结果；该方法提升了复杂信号分解精度，增强了非平稳、非线性信号处理能力，实现了高精度的燃料电池寿命预测。