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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120832501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511340730.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法是由王雷;徐海松;苏宏业设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法。本发明公开的方法包括以下步骤：首先，对获取的燃料电池历史数据进行预处理，获得初始数据集；接着，利用初始数据集对多任务学习网络进行训练，获得训练好的多任务学习网络；最后，对采集的燃料电池实时状态数据预处理后，获得该燃料电池的处理后的数据；构建燃料电池故障预诊断模型并对处理后的数据进行预诊断，获得该燃料电池的故障预诊断结果。本发明的方法可以给燃料电池系统响应预留反应时间，一定程度上增强了质子交换膜燃料电池在动态运行环境下的安全性和稳定性。

本发明授权一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动多任务学习的燃料电池故障预诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对获取的燃料电池历史数据进行预处理，获得初始数据集； 步骤2：利用初始数据集对多任务学习网络进行训练，获得训练好的多任务学习网络； 所述多任务学习网络包括特征提取模块、时序预测模块和故障诊断模块；在训练时，特征提取模块与时序预测模块相连，特征提取模块还与故障诊断模块相连，基于时序预测模块和故障诊断模块的输出构建多任务学习网络的总损失函数； 所述故障诊断模块包括对比学习模块、故障模式记忆库和分类头，故障诊断模块的输入x作为对比学习模块的输入，对比学习模块对输入x进行数据增强后，输出增强序列x2；故障诊断模块的输入x还作为故障模式记忆库的输入，故障模式记忆库计算记忆库内存储的故障特征向量与故障诊断模块的输入x之间的相似度并输出记忆特征向量x’；故障诊断模块的输入x与记忆特征向量x’进行加权融合后的结果记为第一融合特征向量，增强序列x2与记忆特征向量x’进行加权融合后的结果记为第二融合特征向量，将第一融合特征向量和第二融合特征向量输入到分类头中，分类头输出对应的分类结果； 步骤3：对采集的燃料电池实时状态数据预处理后，获得该燃料电池的处理后的数据；利用训练好的多任务学习网络构建燃料电池故障预诊断模型，利用燃料电池故障预诊断模型对处理后的数据进行预诊断，获得该燃料电池的故障预诊断结果。

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