[发明专利]一种机车质子交换膜燃料电池系统的快速故障诊断方法

权利要求书

1.一种机车质子交换膜燃料电池系统的快速故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：

S100，将机车运行过程中采集来的多传感器数据输入到一个全连接的反向传播神经网络，以抽取高维抽象特征并用向量表示；

S200，将向量表示的抽象特征重构成张量特征图，以获得抽象特征的集成化表示，包括步骤：

S201，将所获得的向量表示的抽象特征按顺序依次排列；

S202，根据排列，将向量表示的抽象特征重构成尺寸为32*32*1的集成化的张量表示的特征图；其中第一个和第二个32代表了特征图长宽像素值，1表示特征图的通道数为1，进而实现了特征级信息融合过程；

S300，将特征图输入到基于InceptionNet的卷积网络来对特征图进行分类，获得故障类别，进而实现机车质子交换膜燃料电池系统的故障诊断，包括步骤：

S301，将步骤S200得到的尺寸为32*32*1的张量表示的特征图输入到基于InceptionNet的卷积网络对特征图进行分类，进而实现机车质子交换膜燃料电池系统的故障诊断；

包括步骤：

S3011，输入的所述特征图依次经过一个2D卷积层、BN层和一个Relu层进行处理；在2D卷积层内利用了卷积核对输入特征图进行局部连接抽取特征的特点，随着卷积核的移动将抽取全部输入特征图信息并得到输出特征图，卷积核大小设置为3×3；BN层实现内部协变量转移；Relu层增强卷积网络的非线性化表达能力；

S3012，在步骤S3011处理后输出的特征图将通过一个并联处理结构块，并联处理结构块一包括四条并联支路来同时对由步骤S3011输入的特征图进行抽取特征；有两条支路使用步骤S3011所述三层结构，有一条支路串联两个步骤S3011所述的三层结构，一条支路由一个最大池化层串联一个步骤S3011所述的三层结构组成；在并联处理结构块一中的所有2D卷积层内，卷积核个数都设置为16，最后每个支路会输出一个通道数为16的特征图；

S3013，利用一个Concat层将步骤S3012的四条并联支路分别输出的四个通道数为16的特征图进行尺度拼接，形成一个通道数为64的特征图实现信息的进一步深度抽取；

S3014，将步骤S3013处理后输出的特征图输入一个结构块二，其具有与步骤S3012所述相同的并联结构以及卷积核参数设置；

S3015，利用一个Concat层将步骤S3014所述的结构块二的输出进行尺度拼接形成一个通道数为64的特征图实现信息的进一步深度抽取；

S3016，将步骤S3015处理后输出的特征图输入一个结构块三，其具有与步骤S3012所述相同的并联结构，并将卷积核个数设置为32；

S3017，利用一个Concat层将步骤S3016所述的Block3结构的输出进行尺度拼接形成一个通道数为128的特征图实现信息的进一步深度抽取。

S3018，将步骤S3017处理后输出的特征图输入一个结构块四，其具有与步骤S3012所述相同的并联结构，并将卷积核个数设置为32；

S3019，利用一个Concat层将步骤S3018所述的结构块四的输出进行尺度拼接形成一个通道数为128的特征图实现信息的进一步深度抽取；

S3020，利用一个全局最大池化层从通过步骤S3019得到的一个128通道的特征图中提取特征，将会得到一个128维向量；

S3021，利用一个全连接层使得网络最后输出端有6个要识别的状态类神经元；每个神经元对应着1到6的序号，神经元输出值最大的那个神经元的序号将用以表示网络对步骤S301输入的多传感器数据的诊断结果，也即对应着这组数据，机车质子交换膜系统的状态类。