【摘 要】
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燃料电池发动机系统是一个具有较多输入输出变量的非线性系统,为了及时、准确地诊断出燃料电池发动机系统中的故障,保证燃料电池发动机系统的正常工作和安全运行,因此需要对其进行监测和故障诊断研究。本论文以燃料电池发动机系统为研究对象,设计开发了氢安全监测系统,采用PFCM-ABC-SVM(Possiblistic Fuzzy C-Means clustering-Artificial Bee Colony
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燃料电池发动机系统是一个具有较多输入输出变量的非线性系统,为了及时、准确地诊断出燃料电池发动机系统中的故障,保证燃料电池发动机系统的正常工作和安全运行,因此需要对其进行监测和故障诊断研究。本论文以燃料电池发动机系统为研究对象,设计开发了氢安全监测系统,采用PFCM-ABC-SVM(Possiblistic Fuzzy C-Means clustering-Artificial Bee Colony-Support Vector Machine)算法对燃料电池发动机空气供给系统进行故障诊断研究。本论文分析了燃料电池发动机系统的结构功能和氢安全监测系统的需求,完成了氢安全监测系统总体方案设计。进行了氢安全监测系统的关键器件选型,完成了氢安全监测系统的硬件电路设计,通过Altium Designer软件设计了氢安全监测系统电路原理图和PCB图,完成了氢安全监测系统样机开发。通过DAVE软件开发了氢安全监测系统底层驱动软件,主要包括STM模块、CAN通信模块和AD转换模块等;进行氢安全监测系统故障等级划分,通过Matlab/Stateflow软件开发了系统故障诊断策略。在TASKING软件中将DAVE软件配置的底层驱动和Matlab/Stateflow软件开发的氢安全监测系统故障诊断策略进行集成,实现主函数的整合和变量的交换。对氢安全监测系统进行了氢气泄漏故障、超温超压故障、CAN通信故障等调试试验,验证氢安全监测系统的功能。对燃料电池发动机空气供给系统中的供气歧管泄漏等故障进行模拟,并将高斯噪声的方差分别设置为1、0.5、0.2和0.1,获取正常和故障状态下的燃料电池电流、燃料电池电压和压缩机出口压力等8组诊断变量,构建初始样本集,并进行数据归一化处理。通过PFCM-ABC-SVM算法进行故障诊断研究,确定训练集和测试集的准确率,同时将故障诊断的结果与其他算法进行对比。结果表明,PFCM-ABC-SVM算法可以有效诊断出燃料电池发动机空气供给系统中的供气歧管泄漏等故障。
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