本發(fā)明屬于燃料電池
技術(shù)領(lǐng)域：
，更為具體地講，涉及一種基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：燃料電池是一個(gè)通過(guò)電化學(xué)反應(yīng)把燃料中化學(xué)能量直接轉(zhuǎn)化為電能的裝置，它具有環(huán)境友好、能量轉(zhuǎn)換率高等優(yōu)點(diǎn)，然而，可靠性和持久性是阻礙燃料電池發(fā)展的一個(gè)主要原因。故障預(yù)測(cè)技術(shù)可以在燃料電池故障早期及時(shí)的診斷它的健康狀態(tài)、預(yù)測(cè)其剩余可用壽命，使得我們可以及時(shí)的對(duì)它進(jìn)行維修，以此延長(zhǎng)燃料電池壽命。近幾十年來(lái)，故障預(yù)測(cè)技術(shù)在解決燃料電池的壽命相對(duì)較短的問(wèn)題上表現(xiàn)出了很大的潛力?；陔[式半馬爾科夫模型(hsmm)的故障預(yù)測(cè)方法是一種基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法，不需要對(duì)燃料電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和物理退化過(guò)程進(jìn)行建模，直接對(duì)系統(tǒng)的退化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析即可預(yù)測(cè)其剩余壽命。然而當(dāng)燃料電池的電壓退化趨勢(shì)與hsmm全壽命訓(xùn)練數(shù)據(jù)的電壓退化趨勢(shì)相似度較低時(shí)，基于hsmm的預(yù)測(cè)結(jié)果較差。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本發(fā)明提出了將hsmm與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ拖嘟Y(jié)合的混合故障預(yù)測(cè)方法，若燃料電池的當(dāng)前運(yùn)行電壓退化趨勢(shì)與hsmm訓(xùn)練電壓退化趨勢(shì)相似度較高，則利用hsmm對(duì)燃料電池的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)；若兩者的相似度較低，則利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)燃料電池剩余運(yùn)行壽命。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法，根據(jù)燃料電池的退化數(shù)據(jù)，對(duì)燃料電池的剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明一種基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：(1)、設(shè)置初始狀態(tài)概率矩陣π0、初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣a0、初始觀測(cè)值概率矩陣b0、初始狀態(tài)持續(xù)時(shí)間概率矩陣p0，以及隱含狀態(tài)數(shù)n和觀測(cè)值個(gè)數(shù)m，構(gòu)建hsmm模型λ0＝(n,m,a0,b0,π0,p0)；(2)、采集一組燃料電池的全壽命電壓數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用welch-baum算法更新hsmm模型中a0、b0、π0和p0的值，得到更新后的hsmm模型λ＝(n,m,a,b,π,p)；(3)、采集當(dāng)前燃料電池的一段電壓數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練好的hsmm模型中，利用前向算法計(jì)算當(dāng)系統(tǒng)處于n種不同隱含狀態(tài)時(shí)的p(o|λk),k＝1,2,…,n；其中，λ1＝(n,m,a,b,π1,p)，λ2＝(n,m,a,b,π2,p)，……，λn＝(n,m,a,b,πn,p)；αt(i)＝p(o1，o2…ot，st＝i|st+1≠i，λk)其中，t＝1，2，…，t，表示t個(gè)觀測(cè)時(shí)刻，o＝(o1,o2,o3,…ot)表示從初始時(shí)刻t＝1到t時(shí)刻的測(cè)試數(shù)據(jù)，st＝i表示在t時(shí)刻時(shí)系統(tǒng)處于i狀態(tài)；(4)、從n個(gè)不同的p(o|λk)中選出最大值p(o|λm)；p(o|λm)＝max(p(o|λ1),p(o|λ2),…,p(o|λn)),1≤m≤n將p(o|λm)所對(duì)應(yīng)的hsmm模型標(biāo)記為當(dāng)前燃料電池的模型λm＝(n,m,a,b,πm,p)，當(dāng)前燃料電池的健康狀態(tài)處于隱含狀態(tài)m；(5)、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取處于隱含狀態(tài)m且與測(cè)試數(shù)據(jù)相同長(zhǎng)度的觀測(cè)數(shù)據(jù)on，n表示觀測(cè)數(shù)據(jù)組數(shù)，將觀測(cè)數(shù)據(jù)on輸入至λm＝(n,m,a,b,πm,p)，通過(guò)前向后向算法分別計(jì)算出n個(gè)不同的p(oj|λm)，j＝1，2，…，n；將p(o|λm)分別與p(oj|λm)進(jìn)行一一比較，選擇大小最相近的一組觀測(cè)數(shù)據(jù)，以該組觀測(cè)數(shù)據(jù)離狀態(tài)轉(zhuǎn)移點(diǎn)的時(shí)間作為當(dāng)前測(cè)試數(shù)據(jù)距離狀態(tài)轉(zhuǎn)移點(diǎn)的時(shí)間ttransfer；(6)、利用hsmm算法，計(jì)算燃料電池的剩余壽命rulhsmm：其中，amμ表示從狀態(tài)m轉(zhuǎn)移到狀態(tài)μ的概率；(7)、根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停浩渲?，a,b,c,d為待估計(jì)參數(shù)，可以通過(guò)梯度下降法估算；(8)、利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?jì)算燃料電池剩余壽命rulempirialrulempirial＝arg(vfailure(t))-tcurrent其中，arg(vfailure(t))表示經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷筋A(yù)設(shè)電壓閾值的時(shí)間，tcurrent為測(cè)試數(shù)據(jù)的當(dāng)前時(shí)間；(9)、計(jì)算訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的電壓梯度值gradζ(t)：gradζ(t)＝vζ(t)-vζ(t-1)其中，ζ＝1,2，v1(t)和grad1(t)分別表示t時(shí)刻訓(xùn)練數(shù)據(jù)的電壓值和電壓梯度值；v2(t)和grad2(t)分別表示t時(shí)刻測(cè)試數(shù)據(jù)的電壓值和電壓梯度值；(10)、計(jì)算指標(biāo)β：其中，tcurrent表示當(dāng)前時(shí)間；tdef為預(yù)設(shè)值，用來(lái)決定用幾個(gè)單位的電壓梯度值來(lái)計(jì)算相似度；(11)、估算燃料電池的剩余壽命rulfinal：rulfinal＝α·rulhsmm+(1-α)·rulempirial本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：本發(fā)明基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法，先采集一組燃料電池的全壽命電壓數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，再通過(guò)welch-baum算法利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練hsmm模型；再采集一組燃料電池的電壓退化數(shù)據(jù)，作為測(cè)試數(shù)據(jù)；將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入hsmm中，通過(guò)前向算法估計(jì)當(dāng)前健康狀態(tài)，并根據(jù)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間計(jì)算其剩余壽命；根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒐烙?jì)參數(shù)及預(yù)測(cè)未來(lái)走勢(shì)，根據(jù)未來(lái)電壓走勢(shì)計(jì)算其剩余壽命；以訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的電壓梯度值的相似度作為標(biāo)準(zhǔn)，將hsmm得到的剩余壽命和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算出的剩余壽命結(jié)合起來(lái)，估算出燃料電池的最終剩余壽命。同時(shí)，本發(fā)明基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法還具有以下有益效果：(1)、故障預(yù)測(cè)所需數(shù)據(jù)僅為燃料電池的輸出電壓數(shù)據(jù)，對(duì)燃料電池內(nèi)部的數(shù)據(jù)沒(méi)有要求，因此在采集數(shù)據(jù)方面成本較低，較方便，也不會(huì)在采集過(guò)程中對(duì)燃料電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)造成影響。(2)、該方法相較于基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷墓收项A(yù)測(cè)方法，在預(yù)測(cè)速度上有很大的提高。(3)、本發(fā)明相較于目前提出的其它燃料電池故障預(yù)測(cè)方法，有較高的預(yù)測(cè)精度。附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法流程圖；圖2是hsmm訓(xùn)練數(shù)據(jù)狀態(tài)劃分結(jié)果；圖3是hsmm健康狀態(tài)診斷結(jié)果；圖4是基于hsmm剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果；圖5是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ透鱾€(gè)時(shí)刻預(yù)測(cè)的電壓值；圖6是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)的剩余壽命圖7是基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵氐念A(yù)測(cè)剩余壽命。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計(jì)的詳細(xì)描述也許會(huì)淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時(shí)，這些描述在這里將被忽略。實(shí)施例圖1是本發(fā)明基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法流程圖。在本實(shí)施例中，如圖1所示，本發(fā)明一種基于hsmm和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜剂想姵毓收项A(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：s1、隨機(jī)設(shè)置初始狀態(tài)概率矩陣π0、初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣a0、初始觀測(cè)值概率矩陣b0、初始狀態(tài)持續(xù)時(shí)間概率矩陣p0，以及隱含狀態(tài)數(shù)n為3和觀測(cè)值個(gè)數(shù)m為10，構(gòu)建hsmm模型λ0＝(n,m,a0,b0,π0,p0)。pai0:[3×1double]a0:[3×3double]b0:[3×10double]p0:[3×300double]s2、采集一組燃料電池的全壽命電壓數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用welch-baum算法更新hsmm模型中a0、b0、π0和p0的值，得到更新后的hsmm模型λ＝(n,m,a,b,π,p)；welch-baum算法是極大似然估計(jì)的一個(gè)應(yīng)用，它采用了一種多次迭代優(yōu)化的算法，用已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和hsmm模型構(gòu)造函數(shù)，該函數(shù)中包括了hsmm中所有的六個(gè)參數(shù)n,m,a0,b0,π0,p0，然后令各偏導(dǎo)為零，得到新的hsmm各參數(shù)的估計(jì)值，用新舊hsmm模型參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系反復(fù)進(jìn)行迭代運(yùn)算，直到hsmm的各個(gè)參數(shù)估計(jì)都穩(wěn)定不再發(fā)生明顯變化為止，得到更新后的hsmm模型λ＝(n,m,a,b,π,p)。其中更新后的模型中，另外，還有一個(gè)3*10的矩陣b和一個(gè)3*300的矩陣p，由于矩陣過(guò)大在此處就沒(méi)有展示。根據(jù)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間概率矩陣p，利用公式：計(jì)算得到各個(gè)狀態(tài)的平均持續(xù)時(shí)間為：根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果，可作出如圖2所示的狀態(tài)劃分圖。s3、沿用上面的訓(xùn)練結(jié)果，采集當(dāng)前燃料電池的一段電壓數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，將測(cè)試數(shù)據(jù)輸入至3個(gè)不同的hsmm模型：λ1＝(n,m,a,b,π1,p)，λ2＝(n,m,a,b,π2,p)，λ3＝(n,m,a,b,π3,p)，hsmm模型通過(guò)前向算法分別計(jì)算出3個(gè)不同的p(o|λk),k＝1,2,3，如表1所示。表1是健康狀態(tài)診斷時(shí)各樣本的p(o|λ)值。正常狀態(tài)退化狀態(tài)1退化狀態(tài)2樣本1-inf-inf-0.2344樣本2-0.1860-5.3669-5.2402樣本3-inf-0.1846-5.5593樣本4-inf-inf-0.2511樣本5-inf-0.1503-4.8085樣本6-inf-inf-0.1732樣本7-0.0700-2.6605-2.5971樣本8-inf-0.1735-5.5482樣本9-inf-inf-0.1876樣本10-inf-0.1120-4.4118樣本11-inf-inf-0.1375樣本12-0.1001-3.8007-3.7101樣本13-inf-0.0560-2.2059樣本14-inf-inf-0.0952表1s4、以第二個(gè)樣本為例，p(o|λ1)為-0.1860，p(o|λ2)也為-5.3669，p(o|λ3)為-5.2402。因p(o|λ1)的值最大，我們認(rèn)為此時(shí)的燃料電池系統(tǒng)處于第一個(gè)隱含狀態(tài)。在本實(shí)施例中，我們?nèi)×?4組數(shù)據(jù)來(lái)做當(dāng)前健康狀態(tài)的估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如圖3所示，從圖3中可以看出，對(duì)于實(shí)驗(yàn)所選取的14個(gè)樣本點(diǎn)，hsmm都能精確的估計(jì)其健康狀態(tài)。s5、以第二個(gè)樣本為例，該樣本處于第一個(gè)隱含狀態(tài)，根據(jù)上述
發(fā)明內(nèi)容中第五步描述的方法，計(jì)算得到的ttransfer為20。s6、利用hsmm算法，計(jì)算燃料電池的剩余壽命rulhsmm。以第二個(gè)樣本為例，該樣本處于第一個(gè)隱含狀態(tài)，根據(jù)上述式子，可計(jì)算得到：rul3＝72hrul2＝44h+1*rul3＝116hrulhsmm＝20h+1*rul2+0*rul3＝136h根據(jù)該方法計(jì)算所得的rulhsmm如圖4所示。圖中，橫坐標(biāo)表示的是進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)時(shí)的時(shí)刻；縱坐標(biāo)代表各時(shí)刻壽命預(yù)測(cè)的結(jié)果。粗體實(shí)線表示的是hsmm對(duì)于陽(yáng)極氯氣濃度為的燃料電池壽命預(yù)測(cè)曲線；粗體虛線為各個(gè)時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的真實(shí)壽命值；上側(cè)細(xì)虛線為真實(shí)壽命值的置信上限；下側(cè)細(xì)點(diǎn)線為真實(shí)壽命值的置信下限，兩者的置信概率均為15％。s7、在本實(shí)施例中，根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)設(shè)置50組不同的初始值，限制voltage(t)是關(guān)于時(shí)間t的單調(diào)遞減函數(shù)，并且限制在一定時(shí)間內(nèi)電壓不會(huì)退化到失效，再用梯度下降法分別估計(jì)出參數(shù)a,b,c,d的值；然后根據(jù)估計(jì)出的參數(shù)值，分別預(yù)測(cè)燃料電池電壓在未來(lái)的走勢(shì)，取這50組不同預(yù)測(cè)曲線中的中位數(shù)所對(duì)應(yīng)的模型，作為我們所求的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。以燃料電池?0個(gè)小時(shí)運(yùn)行的電壓數(shù)據(jù)為例，根據(jù)梯度下降法訓(xùn)練得到的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ湍Ｐ蜑椋簊8、利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?jì)算燃料電池剩余壽命rulempirialrulempirial＝arg(vfailure(t))-tcurrent其中，arg(vfailure(t))表示經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷筋A(yù)設(shè)電壓閾值的時(shí)間，tcurrent為測(cè)試數(shù)據(jù)的當(dāng)前時(shí)間；以燃料電池前10個(gè)小時(shí)運(yùn)行的電壓數(shù)據(jù)為例，我們預(yù)設(shè)的電壓閾值為0.89v，測(cè)試數(shù)據(jù)的當(dāng)前時(shí)間為10小時(shí)，根據(jù)上述式子計(jì)算可得：rulempirial＝144h-10h＝134h在10、20、……140時(shí)刻所選的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ碗妷侯A(yù)測(cè)結(jié)果如圖5所示。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷氖Ｓ鄩勖A(yù)測(cè)結(jié)果如圖6所示。s9、根據(jù)上述
發(fā)明內(nèi)容中第九步展示的電壓梯度計(jì)算公式，分別計(jì)算hsmm訓(xùn)練數(shù)據(jù)和當(dāng)前測(cè)試數(shù)據(jù)的電壓梯度值。s10、同樣以燃料電池前10個(gè)小時(shí)運(yùn)行的電壓數(shù)據(jù)為例，設(shè)置tdef＝10，根據(jù)上述
發(fā)明內(nèi)容中第十步展示的β計(jì)算公式，可得β＝0.26。其中，指標(biāo)β用來(lái)衡量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的相似度，β值越小，則相似度越高；β值越大，相似度越低。s11、同樣以燃料電池前10個(gè)小時(shí)運(yùn)行的電壓數(shù)據(jù)為例，根據(jù)上述
發(fā)明內(nèi)容中第十一步展示的α計(jì)算公式及rulfinal，此時(shí)由于β＝0.26，那么α＝1，因此rulfinal＝rulhsmm＝136h。根據(jù)該結(jié)合方法得到的最終剩余壽命結(jié)果如圖7所示。盡管上面對(duì)本發(fā)明說(shuō)明性的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，以便于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于具體實(shí)施方式的范圍，對(duì)本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來(lái)講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些變化是顯而易見(jiàn)的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護(hù)之列。當(dāng)前第1頁(yè)12