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基于FCM聚类与BO算法的PEMFC故障分类
被引量:
2
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作者
卢忠昌
刘芙蓉
+1 位作者
杨扬
谢长君
《电池》
CAS
北大核心
2022年第6期606-609,共4页
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...
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%。
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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
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职称材料
题名
基于FCM聚类与BO算法的PEMFC故障分类
被引量:
2
1
作者
卢忠昌
刘芙蓉
杨扬
谢长君
机构
武汉理工大学自动化学院
武汉理工大学汽车工程学院
出处
《电池》
CAS
北大核心
2022年第6期606-609,共4页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1506802)。
文摘
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
Keywords
fuel cell
fault diagnosis
impedance model
fuzzy C-means(FCM)clustering
Bayesian optimization(BO)algorithm
分类号
TM911.42 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FCM聚类与BO算法的PEMFC故障分类
卢忠昌
刘芙蓉
杨扬
谢长君
《电池》
CAS
北大核心
2022
2
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