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基于主成分分析的燃料电池空压机故障诊断

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空气压缩机是燃料电池车发动机系统中的重要零部件,也是传统工业向新能源行业转型的代表[1].国内燃料电池车用空压机发展时间较短,针对目前汽车对发动机的需求以及测试中出现的空压机故障类型,结合传统空压机故障诊断模式[2],收集了车用空压机的对应故障征兆,先对测试参数进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),再利用Matlab中的BP神经网络工具箱对燃料电池空压机进行故障诊断,诊断结果与实际情况比较吻合.
Fault Diagnosis of Fuel Cell Air Compressor Based on BP Neural Network

汪琦、杨国平

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上海工程技术大学机械与汽车学院 上海 201620

燃料电池空压机 主成分分析 BP神经网络 Matlab

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.041

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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