西南交通大学;西南交通大学唐山研究院李奇获国家专利权
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龙图腾网获悉西南交通大学;西南交通大学唐山研究院申请的专利一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法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：CN119029251B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411133898.X，技术领域涉及：H01M8/04291；该发明授权一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法是由李奇;王海龙;王天宏;陈维荣设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法，以质子交换膜燃料电池电化学阻抗谱高、低频交点为特征值，采用在线顺序极限学习机进行在线水管理故障诊断以提高故障诊断速度。采用稳定工况运行时的诊断数据实时训练所述在线顺序极限学习机，解决质子交换膜燃料电池长时间运行导致的性能参数变化问题，提高变载工况运行时的水管理故障诊断准确。
本发明授权一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习驱动的PEMFC水管理故障诊断方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：将二进制多频脉冲电流信号注入质子交换膜燃料电池回路，利用电压电流采样单元实时采集多频电压响应信号，并采用加权分数傅里叶变换计算不同频率下质子交换膜燃料电池阻抗，以此绘制电化学阻抗谱； 步骤2：建立质子交换膜燃料电池等效电路模型，并在稳定工况下，基于步骤1测量得到的电化学阻抗谱，采用自校正反馈神经网络对等效电路模型进行参数辨识，并以等效电路模型参数作为特征值，在深度分层强化学习的作用下实现水管理故障诊断； 步骤3：将步骤1测量得到的最高频率与最低频率下的质子交换膜燃料电池阻抗视为电化学阻抗谱高、低频交点，然后利用大量电化学阻抗谱高、低频交点数据与大量步骤2得到的水管理故障诊断结果数据训练在线顺序极限学习机，实现复杂工况下的质子交换膜燃料电池快速水管理故障诊断，并且在燃料电池运行期间，采用上述方法持续训练所述在线顺序极限学习机； 步骤4：根据步骤2与步骤3的诊断结果，在深度动态模糊神经网络的作用下，实现燃料电池工作温度与阴、阳极气体流速的自适应控制，使燃料电池恢复正常状态。
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