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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的PEMFC寿命在线预测系统，其包括PEMFC电堆、传感器、数据采集系统、PID控制器、执行器以及计算机；传感器用于实时监测PEMFC电堆的运行状态数据；数据采集系统接收运行状态数据信号转换为数字数据；PID控制器基于预设的参考值和数字数据，计算后输出控制信号给执行器执行相应的动作；计算机接收来自数据采集系统的数据，并运行机器学习算法，利用历史数据和实时数据训练PEMFC寿命预测模型，并实时预测PEMFC的剩余寿命。本发明PEMFC寿命在线预测系统，不仅可实时监测工况数据，并且根据实时数据做出更为精准的RUL预测；同时能根据实时数据修正反馈，保证运行的最佳条件。
主权项：1.一种基于机器学习的PEMFC寿命在线预测系统，其特征在于，所述在线预测系统包括：PEMFC电堆，所述PEMFC电堆包括至少2个单电池；传感器，所述传感器设置在PEMFC电堆的关键位置，用于实时监测PEMFC电堆的运行状态数据；同时，所述传感器通过信号线与数据采集系统相连，将监测到的运行状态数据传输给数据采集系统；数据采集系统，所述数据采集系统接收来自传感器的运行状态数据信号，并将其转换为数字数据；PID控制器，所述PID控制器基于预设的参考值和来自数据采集系统的数字数据，计算后输出控制信号；执行器，所述执行器根据PID控制器输出的控制信号执行相应的动作，以调节PEMFC电堆运行条件；以及计算机，所述计算机接收来自数据采集系统的数据，并运行机器学习算法，利用历史数据和实时数据训练PEMFC寿命预测模型，并实时预测PEMFC的剩余寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种基于机器学习的PEMFC寿命在线预测系统和方法
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