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一种改进ESN的PEMFC剩余寿命预测方法及系统 

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申请/专利权人:大连理工大学;国网能源研究院有限公司;国网新疆电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司

摘要:本发明提供一种改进ESN的PEMFC剩余寿命预测方法及系统,包括:首先通过采集传感器数据,选取电堆电压作为健康指标,使用卷积平滑滤波法对PEMFC数据集进行数据平滑,在进行线性归一化处理,有效减少异常值对后续模型训练的干扰。然后利用IGWO的局部和全局寻优能力对ESN的储备池参数进行优化,构建出IGWO‑ESN模型,并利用处理后数据集进行PEMFC的剩余寿命预测模型的训练。本发明提出的改进IGWO‑ESN预测模型,相较于循环神经网络预测方法具有更快的计算速度,相较于传统ESN模型更高的长期预测精度和较强的模型适应性。

主权项:1.一种改进ESN的PEMFC剩余寿命预测方法,其特征在于,包括:对PEMFC数据集进行预处理,获得归一化数据;PEMFC表示质子交换膜燃料电池;ESN表示回声状态网络;引入伯努利Bernoulli混沌映射对灰狼优化算法GWO进行优化,并构建IGWO-ESN模型,初始化储备池神经元数量N、谱半径SR和稀疏度SD;将储备池神经元数量N、谱半径SR和稀疏度SD作为寻优目标,将训练的均方根误差作为适应度值,计算灰狼适应度来对全局最优解进行迭代求取,利用ESN模型进行训练,判断算法是否达到最大迭代次数,直到输出最优的储备池神经元数量N、谱半径SR和稀疏度SD;将最优储备池神经元数量N、谱半径SR和稀疏度SD带入ESN模型,训练IGWO-ESN寿命预测模型,得到最终的IGWO-ESN寿命预测模型;对最终的IGWO-ESN寿命预测模型的权重系数进行学习优化,通过训练得到PEMFC寿命预测结果。

全文数据:

权利要求:

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