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基于集成型极限学习机的氢燃料电池寿命预测
被引量：
6
1
作者
杨淇
陈景文
+4 位作者
华志广
李祥隆
赵冬冬
兰天一
窦满峰
《电工技术学报》
北大核心
2025年第3期964-974,共11页
基于数据驱动的寿命预测方法能精准预测质子交换膜燃料电池(PEMFC)的剩余使用寿命,提高预测性能是当前寿命预测领域的研究热点。针对PEMFC寿命预测过程中预测精度与鲁棒性的提升问题,基于统计学原理的寿命预测方法,提出一种集成极限学习...
基于数据驱动的寿命预测方法能精准预测质子交换膜燃料电池(PEMFC)的剩余使用寿命,提高预测性能是当前寿命预测领域的研究热点。针对PEMFC寿命预测过程中预测精度与鲁棒性的提升问题,基于统计学原理的寿命预测方法,提出一种集成极限学习机(EELM)结构,对PEMFC的寿命进行长期预测。集成结构中包含了50次重复测试,通过局部强化优化器算法对每次测试结果进行优化,提升了寿命预测精度。在长期预测的结果中,给出了EELM预测结果的平均值和95%置信区间,提升了系统的鲁棒性。最后采用稳态电流、准动态电流条件和动态电流下的老化数据集验证了所提方法的有效性与可行性。
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关键词
质子交换膜燃料电池
极限学习机
集成结构
局部强化优化器
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职称材料
题名
基于集成型极限学习机的氢燃料电池寿命预测
被引量：
6
1
作者
杨淇
陈景文
华志广
李祥隆
赵冬冬
兰天一
窦满峰
机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
西北工业大学自动化学院
北京化工大学材料科学与工程学院
出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第3期964-974,共11页
基金
国家自然科学基金(52307251,52277226)
中国博士后科学基金(2023TQ0277,2023M742840)资助项目。
文摘
基于数据驱动的寿命预测方法能精准预测质子交换膜燃料电池(PEMFC)的剩余使用寿命,提高预测性能是当前寿命预测领域的研究热点。针对PEMFC寿命预测过程中预测精度与鲁棒性的提升问题,基于统计学原理的寿命预测方法,提出一种集成极限学习机(EELM)结构,对PEMFC的寿命进行长期预测。集成结构中包含了50次重复测试,通过局部强化优化器算法对每次测试结果进行优化,提升了寿命预测精度。在长期预测的结果中,给出了EELM预测结果的平均值和95%置信区间,提升了系统的鲁棒性。最后采用稳态电流、准动态电流条件和动态电流下的老化数据集验证了所提方法的有效性与可行性。
关键词
质子交换膜燃料电池
极限学习机
集成结构
局部强化优化器
Keywords
Proton exchange membrane fuel cell(PEMFC)
extreme learning machine(ELM)
ensemble structure
partial reinforcement optimizer
分类号
TM911.42 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成型极限学习机的氢燃料电池寿命预测
杨淇
陈景文
华志广
李祥隆
赵冬冬
兰天一
窦满峰
《电工技术学报》
北大核心
2025
6
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