基于FCM聚类与BO算法的PEMFC故障分类

摘要：

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)故障分类问题,提出基于模糊C均值(FCM)聚类和贝叶斯优化(BO)算法的故障分类方法.用Randles等效电路模型拟合210组阻抗谱实验数据,并用最小二乘法辨识模型各元件参数,选取特征向量构成数据样本.用FCM聚类算法求得数据样本的聚类中心,划分故障类别,剔除10组隶属度不足的数据.采用BO算法对60组训练数据建模,并验证分析140组测试数据.该方法可快速识别正常、膜干和水淹状态,分类准确率达97.86％.

关键词：燃料电池、故障诊断、阻抗模型、模糊C均值(FCM)聚类、贝叶斯优化(BO)算法

所属期刊栏目：52

分类号：TM911.42

资助基金：国家重点研发计划2020YFB1506802

在线出版日期：2023-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：606-609