燃料电池多参数融合状态与能量估算

针对质子交换膜燃料电池系统因负载变化、温度波动及水热管理等多因素耦合所致的非线性与时变性问题，传统单一参数检测方法难以准确识别运行状态并估算剩余可用能量。以燃料电池系统为对象，首先分析关键参数（电压、电流、温度、压力、湿度、氢气流量）的关联特性，构建包含异常剔除、滤波、归一化及滑动窗口处理的数据预处理流程，提取时域统计、变化率、波动性及能量输出等多维特征。在此基础上，提出基于特征层融合的状态检测方法，对比随机森林、支持向量机与长短期记忆神经网络，实现对正常运行、膜干、水淹、气体异常、温度异常及低效衰退六种状态的识别，并建立状态感知的剩余能量实时估算模型，将氢气余量、输出功率、系统效率、辅机能耗... View More