基于VMD的质子交换膜燃料电池系统故障诊断

摘要：

针对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统可靠性较低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm,BO A)的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)故障诊断方法.首先,利用传感器获取系统运行的时序信号,并对采集到的时序信号进行VMD;然后,计算各模态分量的模糊熵,将模糊熵作为故障检测特征值构建数据集;最后,利用数据集构建BOA优化的LSSVM故障分类器.通过测试集对构建的故障分类器进行实验验证,结果表明,所提方法能够有效检测出故障信号,并对故障类型进行准确辨识,具有一定的工程应用价值.

关键词：质子交换膜燃料电池、故障诊断、变分模态分解、模糊熵、蝴蝶优化算法、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：30

分类号：TP181;TK91(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省青蓝工程中青年学术带头人培养计划资助项目;江苏省研究生实践创新计划资助项目

在线出版日期：2023-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1190-1197