一种质子交换膜燃料电池故障预测和预警方法

本发明公开了一种质子交换膜燃料电池故障预测和预警方法，属于燃料电池故障预测领域。利用质子交换膜燃料电池历史运行数据训练一个dual‑TF异常检测模型，用于检测电池当前运行状态；利用训练后的dual‑TF异常检测模型判断当前运行数据是否异常，若异常，则触发故障预警；否则将历史运行数据载入预训练的时序预测模型，得到未来时刻的运行数据预测值；将未来时刻的运行数据预测值输入预训练的深度置信网络中进行故障诊断，得到质子交换膜燃料电池的故障状态；故障状态包括正常、欠气、水淹或者膜干。本发明能提前预测未来质子交换膜燃料电池的运行状态，预先得到故障预警信息并及时采取应对措施，从而避免系统因故障受到严重损害。