一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法

摘要

本发明公开一种非侵入式的燃料电池故障诊断方法，包括故障诊断分类器的建立和故障诊断测试，所述故障诊断分类器的建立包括步骤：将燃料电池实际运行数据作为原始数据集提取诊断变量；对诊断变量做预处理；将预处理后的数据通过ELM学习算法训练，并筛选出与实际故障标签相同的聚类结果作为故障样本集；通过ELM模型对所述故障样本集进行学习，输出ELM分类模型构成故障诊断分类器；故障诊断测试包括步骤：检测燃料电池的待诊断数据；通过所述待诊断数据建立测试样本；将测试样本送入所述ELM分类模型中进行测试，输出测试结果。本发明能够以非入侵的方式进行燃料电池的故障诊断，有效提高了燃料电池故障诊断的时效性、可靠性和准确度。