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質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測 版權信息
- ISBN：9787577201474
- 條形碼：9787577201474 ; 978-7-5772-0147-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測 本書特色
本書主要從燃料電池狀態估計、壽命預測等相關技術來介紹質子交換膜燃料電池，是其他相關書籍所沒有介紹到的。
質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測 內容簡介
本書結合作者及團隊多年的研究實踐，從理論及工程應用的角度系統地介紹了質子交換膜燃料電池在水管理及故障測試、交流阻抗檢測、水管理故障診斷和老化預測及剩余使用壽命估計等方面的關鍵問題和核心技術。全書共8章。第1章概述了質子交換膜燃料電池反應原理及應用；第2～4章重點介紹了質子交換膜燃料電池水管理及故障測試、交流阻抗檢測技術及水管理故障診斷方法；第5～8章重點闡述了質子交換膜燃料電池老化分析及預后管理、基于模型的老化預測方法、數據驅動方法與混合預測方法等。 本書深入淺出、結構嚴謹、實例豐富、闡述全面、便于自學，既可作為燃料電池相關領域技術人員的參考用書，也可以作為新能源、電氣工程、自動化等專業高年級本科生或研究生的專業課教材。
質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測 目錄
第1章 質子交換膜燃料電池概述/1
1.1 燃料電池反應原理/1
1.2 燃料電池組件構成/3
1.3 燃料電池的動態特性/7
1.4 質子交換膜燃料電池應用概述/8
1.4.1 PEMFC汽車概述/8
1.4.2 PEMFC發電技術應用/10
第2章 質子交換膜燃料電池水管理及故障測試/12
2.1 質子交換膜燃料電池水管理/12
2.2 質子交換膜燃料電池水管理故障診斷方法/13
2.2.1 基于模型的故障診斷方法/14
2.2.2 基于數據驅動的故障診斷方法/16
2.2.3 基于實驗測試的故障診斷方法/17
2.3 質子交換膜燃料電池水管理故障實驗測試/18
第3章 燃料電池交流阻抗檢測技術/21
3.1 電化學阻抗譜測量原理/21
3.2 交流阻抗檢測系統設計/23
3.2.1 交流阻抗檢測系統總體設計/23
3.2.2 程控交流電流激勵信號源設計/24
3.2.3 高精度信號采集單元設計/28
3.2.4 上位機模塊設計/35
3.3 交流阻抗檢測系統測試與分析/43
3.3.1 交流電流激勵源頻率輸出測試/43
3.3.2 信號放大模塊測試/44
3.3.3 交直流濾波模塊測試/46
3.3.4 交流電壓采集模塊測試/47
第4章 燃料電池水管理故障診斷方法/50
4.1 燃料電池建模及等效電路模型參數辨識/50
4.1.1 燃料電池建模/50
4.1.2 燃料電池等效電路模型參數不確定性評估/55
4.2 基于FCM與OB算法的燃料電池水管理故障分類/63
4.2.1 *小二乘法參數辨識/63
4.2.2 FCM聚類算法/64
4.2.3 優化貝葉斯算法分類/64
4.2.4 基于FCM與OB算法的水管理故障分類實例/66
4.3 基于自適應差分算法優化支持向量機的水管理故障診斷/75
4.3.1 數據降維方法/75
4.3.2 水管理故障分類算法/76
4.3.3 基于ADESVM算法的水管理故障診斷實例/80
4.4 結合線性判別分析和Xception網絡的水管理故障診斷方法/84
4.4.1 燃料電池故障概述/84
4.4.2 Xception網絡/85
4.4.3 基于Xception網絡的燃料電池故障診斷實例/87
第5章 質子交換膜燃料電池老化分析及預后管理/94
5.1 質子交換膜燃料電池老化機理與指標/94
5.1.1 燃料電池主要部件老化的影響分析/94
5.1.2 燃料電池運行工況對老化的影響分析/96
5.2 質子交換膜燃料電池的預后管理/97
5.2.1 數據獲取和預處理/98
5.2.2 健康指標和壽命終止點/101
5.2.3 預測模式概述/104
5.2.4 預測方法/106
5.2.5 預測結果的評價指標/107
第6章 基于模型的質子交換膜燃料電池老化預測方法/109
6.1 PEMFC老化模型和預測流程/109
6.2 基于卡爾曼濾波算法的老化預測/111
6.2.1 基于EKF的老化預測/112
6.2.2 基于UKF的老化預測/114
6.2.3 基于AEKF的老化預測/119
6.2.4 基于AUKF的老化預測/119
6.2.5 基于FDKF的老化預測/121
6.2.6 基于SRUKF的老化預測/126
6.3 基于粒子濾波算法的老化預測/128
6.3.1 基于PF的老化預測/129
6.3.2 基于UPF的老化預測/132
第7章 燃料電池老化預測數據驅動方法/135
7.1 數據驅動方法/135
7.1.1 數據驅動方法分類/135
7.1.2 統計方法/135
7.1.3 機器學習方法/138
7.2 基于神經網絡的短期預測/147
7.2.1 預測框架與步驟/147
7.2.2 短期預測結果分析/149
7.3 基于神經網絡的長期預測/151
7.3.1 預測框架與步驟/151
7.3.2 長期預測結果分析/152
7.4 神經網絡的改進方法/155
7.4.1 基于分解集成的多數據方法融合預測/155
7.4.2 基于貝葉斯理論的不確定性量化方法/160
第8章 燃料電池老化混合預測方法/169
8.1 用于中短期預測的混合預測方法/170
8.2 用于長期預測的混合預測方法/178
8.2.1 基于數據驅動為模型驅動提供觀測值的混合預測方法/178
8.2.2 基于數據驅動和模型驅動相互迭代的混合預測方法/181
8.3 混合預測方法的優勢與挑戰/185
8.3.1 混合預測方法的優勢/186
8.3.2 混合預測方法面臨的挑戰/187
參考文獻/188
展開全部
質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測 作者簡介
謝長君，教授、博士生導師，湖北省杰出青年基金獲得者，武漢理工大學青年拔尖人才，國家自然科學基金委信息學部會評專家。歷任自動化學院副院長，武漢理工大學京津冀協同滄州研究院院長。現任武漢理工大學人工智能學院院長。獲得湖北省技術發明二等獎3項，2015年度（排序1）、2017年度（排序3）及2020年度（排序6），獲得2017年度中國產學研合作創新獎（個人），2018年度中國產學研合作創新成果獎（排序2），獲得湖北省自然科學優秀學術論文一等獎（2016年度）。近年來主持國家重點研發計劃項目課題1項，主持國家自然科學基金項目3項，主持國家“973”重大基礎研究項目子項1項，主持湖北省技術創新重大項目1項，主持湖北省自然科學基金杰出青年及面上項目各1項，主持武漢市青年科技晨光計劃項目1項，參與國家重點研發、863攻關項目10余項。在國內外核心期刊和重要國際會議上發表論文80多篇，其中SCI/EI收錄60余篇，申請發明及實用新型專利100余件，已授權發明專利60余件，并完成10件發明專利轉讓。
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