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Remaining Useful Life Prediction for Proton Exchange Membrane Fuel Cell Using Stochastic Fusion Filtering ?

机译：使用随机聚变过滤的质子交换膜燃料电池的剩余使用寿命预测 ？

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With the advantages of high power generation efficiency, low pollution and noise, Proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) is regarded as a promising energy source for electric vehicles and stationary power stations. However, performance degradation is inevitable when PEMFC is in operating, which makes the estimation of remaining useful life (RUL) a crucial problem to assure the stability and security of PEMFC. In this paper, the RUL of PEMFC is estimated by stochastic fusion filtering approach with the dataset provided in IEEE PHM 2014 Data Challenge. The total voltage dataset as well as each cell degradation dataset are fused to get more accurate results. The simulation results demonstrate the good characteristics of this method.
机译：质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有发电效率高，污染小，噪音低等优点，被认为是电动汽车和固定式电站的有前途的能源。但是，当PEMFC运行时，性能下降是不可避免的，这使得剩余使用寿命（RUL）的估计成为确保PEMFC稳定性和安全性的关键问题。本文采用IEEE PHM 2014 Data Challenge中提供的数据集，通过随机融合滤波方法估计了PEMFC的RUL。将总电压数据集以及每个电池退化数据集融合在一起，以获得更准确的结果。仿真结果证明了该方法的良好特性。

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