论文摘要
为了准确迅速判断质子交换膜燃料电池（proton exchange membrane fuel cell,PEMFC）水管理子系统故障,提出基于概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）和线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）的PEMFC水管理故障诊断方法。该方法采用归一化消除原始数据参量之间的量纲影响,使用线性判别分析对归一化后的变量进行特征提取。不但可以将原始实验数据映射到同一区间内,而且能有效降低数据维度。利用概率神经网络对5维故障特征向量实现水管理故障诊断。17086组PEMFC水管理故障样本的诊断结果表明:所提方法能有效识别正常状态、水淹故障和膜干故障共3种水管理健康状态,训练集和测试集的诊断正确率分别为99.80%和93.48%,运算时间仅为14.04s。与BPNN和LDA-BPNN相比:新方法测试集的预测精度分别高出17.47%和2.75%,计算时间分别节省39.83s和28.37s。因此,新方法能快速准确地诊断PEMFC水管理故障。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘嘉蔚,李奇,陈维荣,蒋璐,余嘉熹
关键词: 系统,概率神经网络,线性判别分析,故障诊断,数据驱动
来源: 中国电机工程学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工,电力工业
单位: 西南交通大学电气工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61473238),四川省科技计划(应用基础面上项目)(19YYJC0698)~~
分类号: TM911.4
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180916
页码: 3614-3622
总页数: 9
文件大小: 885K
下载量: 495
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