基于神经网络的燃料电池系统优化方法

本发明提供了基于神经网络的燃料电池系统优化方法，包括：S1：通过纳米光纤传感器阵列采集三维温度场分布矩阵，压阻式微应变传感器网格采集压力梯度张量，激光多普勒测速仪获取涡流特征谱，高频阻抗分析仪采集阻抗谱，生成时空耦合数据集；S2：将时空耦合数据集输入层级注意力融合网络，进行特征处理后生成增强特征向量；S3：将增强特征向量输入量子‑类脑协同优化模型，输出控制参数集合；S4：采用元强化学习框架，以控制参数集合为动作空间，实时调整多目标奖励权重，生成优化策略；S5：基于控制参数集合和优化策略驱动执行机构。本发明通过神经网络技术，来提高优化精度和效率。