一种燃料电池故障诊断模型构建方法

    公开(公告)号:CN116430234A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310381107.4

    申请日:2023-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种燃料电池故障诊断模型构建方法,本发明涉及燃料电池技术领域,其中包括:获取燃料电池的父代频率种群,其中,父代频率种群中包括多个父类个体;根据每个父类个体中的若个频率点在不同故障类型下的阻抗值,确定针对每个父类个体使用燃料电池故障诊断算法的准确率;根据每个父类个体对应的信息采集时间和准确率,计算每个父类个体的适应度;根据每个父类个体的适应度,生成子代频率种群,并将子代频率种群作为新的父代频率种群,继续进行种群迭代,直至达到预设迭代次数时,输出最优子类个体;根据最优子类个体对应的若干频率点,构建燃料电池故障诊断模型。本发明能够提高故障诊断模型的构建效率,简化模型构建过程。

    柴油发动机空气系统健康评估方法

    公开(公告)号:CN114856811B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210577551.9

    申请日:2022-05-25

    Abstract: 柴油发动机空气系统健康评估方法,涉及发动机故障诊断领域。解决了现有技术中缺少根据柴油机在各复杂工况下的运行参数特征来表征空气系统健康状态的问题。本发明方法通过构建的训练样本集对CNN模型进行训练,利用训练后的CNN模型对实际样本进行健康识别;构建训练样本集的过程中,先对采集的参数进行预处理后,再确定预处理后的各时刻所采集的柴油机空气系统的特征参数,确定各时刻柴油机空气系统的健康状态类别并进行类别标记,再利用工况划分,使每个终选样本中包含3种工况,丰富样本使CNN模型感受视野更加丰富,提高训练精度及分类准确度。针对于柴油机工况进行划分后输入模型,更方便提取不同工况的运行参数特征,从而更为精确的表征空气系统的健康状态。

    柴油发动机空气系统故障检测方法

    公开(公告)号:CN113700558A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111022232.3

    申请日:2021-09-01

    Abstract: 柴油发动机空气系统故障检测方法,属于汽车故障检测领域。本发明解决了现有技术中柴油发动机故障检测模型检测精度低、检测速度慢的问题。本发明先利用1号健康数据集对初始发动机自编码器故障模型进行训练,获得初步训练完成的发动机自编码器故障模型;再利用2号健康数据集和一个故障数据集对初步训练完成的发动机自编码器故障模型进行验证,确定初步训练完成的发动机自编码器故障模型的重构误差阈值L,从而完成对发动机自编码器故障模型的构建;最后利用构建的故障检测模型实现对故障进行检测。本发明主要用于对柴油发动机的空气系统进行故障检测。

    一种永磁电机混合偏心和退磁复合故障诊断方法

    公开(公告)号:CN117590227A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311577909.9

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 一种永磁电机偏心和退磁复合故障诊断方法,涉及电机故障的诊断方法,包括以下步骤:1)建立永磁电机混合偏心和退磁复合故障的开路反电势解析模型;2)基于解析模型构建大样本的混合偏心和退磁复合故障信号数据库;3)基于双谱分析提取S2所建立的数据库中开路反电势的混合偏心和退磁复合故障的特征;4)基于卷积神经网络建立混合偏心和退磁复合故障诊断模型;5)诊断待测永磁电机的混合偏心和退磁复合故障参数。本发明高效构建多标签、大样本的复合故障信号数据库;结合反电势RGB双谱图和卷积神经网络,可以有效克服混合偏心和退磁复合故障特征混叠的问题,实现并发性复合故障的准确诊断,具有非侵入、多标签、大样本、高效率等优点。

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