[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)降維算法的燃料電池加載速率識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811076301.7
• 申請(qǐng)日: 2018-09-14
• 公開（公告）號(hào): CN109346750B
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張財(cái)志;曾韜;劉浩;馬榮鴻;樊芮嘉;李棟軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): H01M8/04992
• 分類號(hào): H01M8/04992;H01M8/04537;G06K9/62
• 代理公司: 北京同恒源知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.一種基于數(shù)據(jù)降維算法的燃料電池加載速率識(shí)別方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：

S1：采集燃料電池中多個(gè)單體電池電壓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

S2：利用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)降維方法將采集的高維數(shù)據(jù)降至一維；

所述PCA降維方法具體包括以下步驟：

S21：將每組單體電池電壓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分別求取平均值；所述電池電壓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)即為樣本；

S22：對(duì)所有樣本都減去對(duì)應(yīng)的均值；

S23：求取特征協(xié)方差矩陣；

S24：求取協(xié)方差的特征值和特征向量；

S25：將特征值按照從大到小的順序排序，選擇其中最大的一項(xiàng)；

S26：然后將其對(duì)應(yīng)的特征向量作為列向量組成特征向量矩陣；

S27：將樣本點(diǎn)投影到選取的特征向量上；

S3：利用一維特征向量的特征值進(jìn)行燃料電池輸出功率變化率的識(shí)別。