高功率氨源燃料电池

故障诊断准确率达99%

集成氨基氢源与PEMFC的完整系统，通过深度学习实现故障诊断与缓解，确保高功率下的稳定运行。

74540308 · Zhang, Benxi · Cong-Lei, Zhang · Xu, Jianghai · 74540307 · Zhu, Kaiqi · 王誉霖 · 谢辉 · 薄拯 · 杨燕茹 · 王晓东

Journal of Power Sources 2025

具体参数

平均诊断准确率

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正常状态诊断准确率

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致命故障诊断准确率

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可恢复故障诊断准确率

{'zh': '98.84', 'en': '98.84'} %

故障严重度识别率

{'zh': '98', 'en': '98'} %

技术优势

诊断准确率高

基于多尺度卷积神经网络，在各类故障场景下平均诊断准确率达99.11%，可可靠识别正常、致命和可恢复状态。

故障严重度识别

对所有故障场景，故障严重度识别率超过98%，从而能够根据严重程度采取相应的缓解策略。

层次化框架

通过层次化故障诊断与缓解，实现连续的健康状态诊断和精准的缓解策略应用，保持系统稳定或恢复正常运行。

应用场景

• 氢能燃料电池系统：集成系统可作为高功率电源，尤其适合需要现场制氢和快速故障响应的场景。
• 氨储氢技术：氨作为储氢载体提供现场制氢，结合PEMFC实现高功率输出，本系统解决其故障诊断与缓解难题。
• 故障诊断与健康管理：基于深度学习的层次化方法提供高精度故障诊断与严重度识别，支持精准的健康管理和缓解决策。