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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于粒子群优化的深度置信网络在PEMFC电堆的故障诊断方法，属于质子交换膜燃料电池领域。该方法为：首先通过多维传感器技术采集PEMFC电堆的部分系统运行数据，并对所述部分系统运行数据进行降噪处理，得到平滑的部分系统运行数据；然后将平滑的部分系统运行数据输入至训练好的粒子群优化的深度置信网络中进行故障诊断，得到故障的类型；所述故障的类型为正常、水淹或膜干；所述部分系统运行数据的数据类型与对粒子群优化的深度置信网络进行训练的数据的数据类型一致。PSO‑DBN方法能够自适应地选择每个隐藏层神经元的最优数量和学习速率，无需耗费大量时间反复调整网络层结构，从而节省了大量时间和精力。
主权项：1.一种基于粒子群优化的深度置信网络在PEMFC电堆的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1通过多维传感器技术采集PEMFC电堆的系统运行数据，并对所述系统运行数据进行降噪处理，得到平滑的系统运行数据；2对平滑的系统运行数据进行特征提取，得到平滑的部分系统运行数据，将平滑的部分系统运行数据输入至训练好的基于粒子群优化的深度置信网络中进行故障诊断，得到故障的类型；所述故障的类型为正常、水淹或膜干；所述部分系统运行数据的数据类型与对基于粒子群优化的深度置信网络进行训练的数据的数据类型一致，对基于粒子群优化的深度置信网络进行训练的数据存储在历史数据库中，且所述平滑的系统运行数据也会存储在历史数据库中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于粒子群优化的深度置信网络在PEMFC电堆的故障诊断方法
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