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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种燃料电池故障诊断方法、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119556177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510112567.6，技术领域涉及：G01R31/392；该发明授权一种燃料电池故障诊断方法、设备及介质是由郭斌;师慧丽;赵子亮;于昊艺;赵军;王战古设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃料电池故障诊断方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种燃料电池故障诊断方法、设备及介质，属于燃料电池技术领域，解决在历史数据没有完全覆盖所有故障的情况下，燃料电池故障诊断准确率较低的问题。包括，对预置样本燃料电池阻抗数据对应的二维阻抗谱进行循环周期维度增加处理，得到三维阻抗场；对三维阻抗场进行数据拟合生成镜像阻抗场，通过交错学习方法对镜像阻抗场进行训练，得到交叉学习阻抗场扩展模型；将待测燃料电池的阻抗谱输入交叉学习阻抗场扩展模型，生成生命周期阻抗场；对待测燃料电池生命周期阻抗场进行坐标平面投影处理，得到阻抗密度图；对阻抗密度图进行分类，以确定出待测燃料电池的故障信息。通过上述方法提高故障诊断的准确率。

本发明授权一种燃料电池故障诊断方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种燃料电池故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：对预置样本燃料电池阻抗数据对应的二维阻抗谱进行循环周期维度增加处理，得到所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的三维阻抗场；通过等效电路对所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的三维阻抗场进行数据拟合，生成镜像阻抗场，并通过交错学习方法对所述镜像阻抗场进行训练，以得到交叉学习阻抗场扩展模型；将获取到的待测燃料电池的阻抗谱输入所述交叉学习阻抗场扩展模型，通过所述交叉学习阻抗场扩展模型生成待测燃料电池生命周期阻抗场；对所述待测燃料电池生命周期阻抗场进行坐标平面投影处理，得到阻抗密度图；基于预置神经网络模型对所述阻抗密度图进行分类，以通过分类结果确定出所述待测燃料电池的故障信息；所述对预置样本燃料电池阻抗数据对应的二维阻抗谱进行循环周期维度增加处理，得到所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的三维阻抗场，具体包括：基于所述预置样本燃料电池阻抗数据，生成二维电池阻抗谱；基于所述二维电池阻抗谱，绘制不同循环周期的阻抗曲线对应的阻抗曲线瀑布图，以对所述二维电池阻抗谱进行循环周期维度增加；对所述阻抗曲线瀑布图进行颜色渐变处理；通过三次样条差值方法对颜色渐变处理后的所述阻抗曲线瀑布图进行曲面拟合，并通过高斯滤波对插值结果进行平滑处理，以得到所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的三维阻抗场；所述通过等效电路对所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的三维阻抗场进行数据拟合，生成镜像阻抗场，具体包括：基于所述预置样本燃料电池阻抗数据对应的第一个循环周期和最后一个循环周期，进行元件参数拟合；其中，所述元件参数至少包括串联电阻、恒相元件和极化电阻中的一项；通过线性插值函数，基于所述第一个循环周期和最后一个循环周期分别对应的元件参数值，确定出中间循环周期内的仿真电路元件参数，以生成完整仿真等效电路元件参数值；基于所述完整仿真等效电路元件参数值，构建所述镜像阻抗场；其中，所述镜像阻抗场用于反映电池在不同循环周期下阻抗变化趋势；所述对所述待测燃料电池生命周期阻抗场进行坐标平面投影处理，得到阻抗密度图，具体包括：将所述待测燃料电池生命周期阻抗场向x-y、y-z和x-z平面进行投影，得到散点图；将所述散点图优化为等高线图，并在所述等高线图之间进行渐变处理；通过contourf函数对所述等高线图进行填充处理，并通过pcolormesh函数对填充后的所述等高线图进行图像边界平滑处理，得到所述阻抗密度图。

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