[发明专利]基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法，该诊断方法包括一级故障诊断和二级故障诊断；一、提出分级故障诊断的诊断思路，一级故障诊断是底层的车载终端诊断，终端通过燃料电池发动机常规参数的大小来判断是否发生故障，二级故障诊断是云平台端的算法诊断，提出随机森林和专家系统相结合的故障诊断算法，随机森林是机器学习中常用的分类算法，专家系统则是智能计算机应用程序，二者的有机结合使得故障诊断更加具有逻辑性，提升故障诊断效率；本发明还提出具有自学习功能的故障诊断专家系统，专家系统知识库当中的规则表能够在故障诊断的同时实现自我完善，从而使得故障诊断越来越全面，避免出现诊断的遗漏。

技术领域

本发明属于燃料电池发动机故障诊断技术预测技术领域，具体涉及一种基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法。

背景技术

化石能源是传统燃油汽车的重要能量来源，但是由于它的不可再生性和对自然环境的污染，全球越来越多的国家开始考虑停产传统燃油汽车。新能源汽车是传统燃油汽车的替代品，它能够做到近似零排放或者零排放，因此近些年以来受到全球各国的大力政策扶持。燃料电池汽车是新能源汽车发展的一个重要分支，与普通纯电动汽车相比，它的动力来源是燃料电池而非蓄电池。

根据《中国氢能产业基础设施发展蓝皮书》规划，氢能产业将在2030年成为我国新的经济增长点，燃料电池汽车保有量预计达到200万辆规模，配套的加氢站数量则达到1000座规模。因此在国家政策的大力扶持下，燃料电池汽车具有广阔的市场前景。随着燃料电池汽车产业的迅猛发展，通过故障诊断保障燃料电池汽车的安全运行，这一课题也越来越受到人们的重视。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法，能够对运行中的燃料电池汽车进行实时的监控和诊断，保障燃料电池汽车的安全运行。

本发明所采用的技术方案是，一种基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：

一级诊断：通过车载终端的数据采集模块获取燃料电池发动机的实时运行数据，车载终端的数据处理模块对实时运行数据进行一级故障诊断，判断实时运行数据是否在正常的工作范围内；如果实时运行数据低于或超过正常工作范围，车载终端发出故障警告，并输出诊断结果；如果实时运行数据在正常工作范围内，车载终端则通过通讯模块将实时运行数据以无线传输的形式发送到远程的云平台；

二级诊断：云平台接受到实时运行数据后，通过信息熵算法程序对燃料电池发动机历史运行数据进行预处理，对预处理完毕的数据依次进行随机森林和专家系统算法，最终输出二级故障诊断结果。

本发明的特点还在于：

对燃料电池发动机历史数据进行预处理是指对历史数据进行离散化处理和特征选择。

专家系统包括人机交互界面、知识获取模块、知识库、数据库、解释模块和推理机，数据库能够存放燃料电池发动机实时运行数据，知识库能够存放故障诊断规则表，推理机能够结合故障诊断规则表和燃料电池发动机运行数据进行推理。

对预处理完毕的数据依次进行随机森林和专家系统算法具体过程为：对预处理完毕的数据通过自助法重采样技术随机抽取数据组成N个不同的训练样本集，每个训练样本集都基于C4.5的决策树算法构建出一棵决策树模型，得N棵决策树模型，将N棵决策树模型以规则形式存放于知识库中，形成N张故障诊断规则表，推理机结合N张故障诊断规则表和燃料电池发动机实时运行数据进行推理，得到N个诊断结论，以众数投票确定最终的诊断结果，经过解释模块将诊断结果输出到人机交互界面。

专家系统部署于云平台上，云平台进行二级故障诊断的同时，进行专家系统知识库的自学习。

专家系统知识库的自学习的过程有：

A.知识获取模块从知识库读取故障诊断规则表传递到人机交互界面，同时将输入的故障诊断规则表整理到知识库当中；