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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115409084B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210865455.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法是由湯浩;鄧函知;劉妹汝設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法，屬于燃料電池汽車技術(shù)領(lǐng)域，先在系統(tǒng)歷史運行數(shù)據(jù)中篩選正常運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本集，挑選運行參數(shù)形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；先后對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行離群值處理、噪聲處理和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，分別挑選參數(shù)作為FNN電壓模型以及RNN陽極壓降模型的輸入和期望輸出進行訓(xùn)練；基于二者構(gòu)成數(shù)據(jù)驅(qū)動模型輸出與系統(tǒng)運行過程實際輸出的殘差，構(gòu)建水管理故障分類器，進而完成水管理故障診斷。本發(fā)明利用系統(tǒng)歷史運行數(shù)據(jù)訓(xùn)練動力系統(tǒng)面向水管理故障診斷的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，極大降低建模難度，提高模型準(zhǔn)確性和通用性，并基于經(jīng)驗知識構(gòu)建水管理故障分類邏輯，實現(xiàn)對正常運行、水淹故障、干燥故障的快速診斷。

本發(fā)明授權(quán)一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種車用燃料電池動力系統(tǒng)水管理故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：在系統(tǒng)歷史運行數(shù)據(jù)中篩選處于正常運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本集； 步驟2：挑選數(shù)據(jù)樣本集中的運行參數(shù)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；其中，所述運行參數(shù)包括電流、冷卻水進堆溫度、冷卻水出堆溫度、陽極入口壓力、陽極出口壓力、氫循環(huán)流量、空氣流量和節(jié)電壓； 步驟3：采用基于滑動窗口的絕對中位值偏差法，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行離群值處理； 步驟4：采用移動平均值平滑濾波法，對經(jīng)步驟3處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行噪聲處理； 步驟5：采用最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化方法，對經(jīng)步驟4處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化； 步驟6：挑選經(jīng)步驟5處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的第一部分運行參數(shù)組成電壓模型輸入數(shù)據(jù)集；其中，所述第一部分運行參數(shù)包括電流、冷卻水進堆溫度、冷卻水出堆溫度、陽極入口壓力、氫循環(huán)流量和空氣流量； 步驟7：挑選經(jīng)步驟5處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的節(jié)電壓作為電壓模型輸出數(shù)據(jù)集； 步驟8：挑選經(jīng)步驟5處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的第二部分參數(shù)組成陽極壓力降模型輸入數(shù)據(jù)集；其中，所述第二部分運行參數(shù)包括電流、冷卻水進堆溫度、冷卻水出堆溫度、陽極入口壓力、氫循環(huán)流量； 步驟9：挑選經(jīng)步驟5處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的陽極入口壓力和陽極出口壓力的差值作為陽極壓力降模型輸出數(shù)據(jù)集； 步驟10：以電壓模型輸入數(shù)據(jù)集為輸入，電壓模型輸出數(shù)據(jù)集為期望輸出，基于最小梯度下降法對FNN進行訓(xùn)練，得到FNN電壓模型；其中，采用的訓(xùn)練損失函數(shù)為FNN輸出與期望輸出的歐氏距離均值； 步驟11：以陽極壓力降模型輸入數(shù)據(jù)集為輸入，陽極壓力降模型輸出數(shù)據(jù)集為期望輸出，基于最小梯度下降法對RNN進行訓(xùn)練，得到RNN陽極壓降模型；其中，采用的訓(xùn)練損失函數(shù)為RNN輸出與期望輸出的歐氏距離均值； 步驟12：所述FNN電壓模型和RNN陽極壓降模型并行構(gòu)成數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的輸出與系統(tǒng)運行過程的實際輸出的殘差，構(gòu)建水管理故障分類器；其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的輸出包括期望輸出電壓期望節(jié)電壓標(biāo)準(zhǔn)差和期望陽極壓力降系統(tǒng)運行過程的實際輸出包括實際輸出電壓U、實際節(jié)電壓標(biāo)準(zhǔn)差USTD和實際陽極壓力降ΔPAN； 基于水管理故障分類器完成水管理故障診斷，具體步驟如下： 步驟12.1：分別預(yù)設(shè)和與對應(yīng)U、USTD和ΔPAN的殘差的正常值上限；其中，i＝{U,USTD,ΔPAN}； 步驟12.2：分別計算和與當(dāng)前時刻下對應(yīng)U、USTD和ΔPAN的殘差其中， 步驟12.3：判斷εU＞lU且是否為真，若為真，則轉(zhuǎn)至步驟12.4；若為假，則輸出診斷結(jié)果為正常； 步驟12.4：判斷是否為真，若為真，則輸出診斷結(jié)果為水淹；若為假，則輸出診斷結(jié)果為干燥。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人電子科技大學(xué)，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新區(qū)（西區(qū)）西源大道2006號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。