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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于数据扩充的燃料电池故障诊断方法及系统，所述方法包括：预先获取燃料电池运行过程中的历史故障数据；将燃料电池历史故障数据输入到改进的生成对抗网络WGAN中进行数据扩充，通过利用多维放缩MDS对高维度数据集进行特征降维消除冗余数据；构建现代时间卷积网络MODERNTCN模型，并利用改进的爱情进化算法对MODERNTCN模型的超参数进行优化；将处理后的低维数据集输入到优化后的MODERNTCN模型中训练，得到燃料电池故障诊断模型；利用燃料电池故障诊断模型对燃料电池运行过程中故障进行诊断，得到对应的诊断结果。本发明通过改进的爱情进化算法优化MODERNTCN模型，提高了对故障信息的利用，有效提高燃料电池运行过程故障诊断效率。
主权项：1.一种基于数据扩充的燃料电池故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1预先获取燃料电池运行过程中的历史故障数据；2将燃料电池历史故障数据输入到改进的生成对抗网络WGAN中进行数据扩充，通过利用多维放缩MDS对高维度数据集进行特征降维消除冗余数据；3构建现代时间卷积网络MODERNTCN模型，并利用改进的爱情进化算法对MODERNTCN模型的超参数进行优化；将步骤2中处理后的低维数据集输入到优化后的MODERNTCN模型中训练，得到燃料电池故障诊断模型；4利用燃料电池故障诊断模型对燃料电池运行过程中故障进行诊断，得到对应的诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于数据扩充的燃料电池故障诊断方法及系统
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