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Fuel cell fault forecasting system using grey and extension theories

机译：基于灰色和扩展理论的燃料电池故障预测系统

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This study proposes a fault forecasting system for proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs), which uses a set of wireless sensors to accomplish fuel cell (FC) condition monitoring. The software interface of the FC fault forecast system uses LabVIEW software. Owing to the time delay condition of FC reactions, this study first forecasts all the operation features of the FC using a Grey prediction model. Then, an extension diagnosis method uses the forecasted values of the features to forecast the future operational conditions. Thus, the complex condition monitoring and fault forecasting problem of the FC can be implemented effectively. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, comparative studies using a multilayer neural network and k-means algorithm are conducted on 400 sets of field-test patterns of 200 W PEMFC with rather encouraging results.
机译：这项研究提出了一种用于质子交换膜燃料电池（PEMFC）的故障预测系统，该系统使用一组无线传感器来完成燃料电池（FC）状态监测。 FC故障预报系统的软件接口使用LabVIEW软件。由于FC反应的时延条件，本研究首先使用灰色预测模型预测了FC的所有运行特征。然后，扩展诊断方法使用特征的预测值来预测未来的运行状况。这样，可以有效地实现FC的复杂状态监测和故障预测问题。为了证明该方法的有效性，在200套PEMFC的400组现场测试模式上使用了多层神经网络和k-means算法进行了比较研究，结果令人鼓舞。

著录项

  • 来源
    《Renewable Power Generation, IET》 |2012年第6期|p.373-380|共8页
  • 作者

    Wang M.H.; Tsai H.H.;

  • 作者单位

    Department of Electrical Engineering, National Chin-Yi University of Technology, 35, 215 Lane, Sec. 1, Chung Shan Road, Taiping, Taichung City, Taiwan;

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  • 正文语种 eng
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