基于PSO-GWO-DELM的质子交换膜燃料电池系统故障诊断方法

本发明公开一种基于PSO‑GWO‑DELM的质子交换膜燃料电池系统故障诊断方法，采用基于粒子群算法优化的灰狼算法PSO‑GWO和深度极限学习机DELM相结合的策略。通过传感器获得电池在不同状态下的电流数据，对数据进行初步整理，进而构建原始数据集。利用IEWT将电压信号分解成不同频率和尺度的子信号，去除干扰噪声信号，并从中提取稳定的趋势分量，进而将数据集随机分为训练集和测试集。采用PSO算法优化GWO算法，获得稳定的PSO‑GWO算法，利用PSO‑GWO算法优化DELM分类模型的参数，建立PSO‑GWO‑DELM诊断模型对故障进行分类。与现有技术相比，本发明降低了干扰信号对诊断的影响，缩短了故障辨识的诊断响应时间，提高了PEMFC的工作效率。

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