【摘 要】
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针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统故障分类识别的问题,提出基于随机森林算法的燃料电池系统的故障分类方法.该方法基于Bootstra
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,四川省 成都市 611756
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针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统故障分类识别的问题,提出基于随机森林算法的燃料电池系统的故障分类方法.该方法基于Bootstrap法重采样,产生多个样本子集,通过决策树算法中的CART算法构造多个分类器模型,然后通过测试集对每个分类器进行测试得到分类结果,最后投票选出最优的分类结果作为预测类别.通过实例分析,对比支持向量机和K最邻近算法的分类结果,所提方法可有效识别有轨电车实际运行过程中5种故障状态,分类准确率可达94.4％,能明显提高故障分类正确率,对进一步实现大功率PEMFC系统在线故障诊断研究具有重要意义.
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