文档介绍：劣多凄理歹大潭指导教师姓名————§旦学位授予单位武这堡王太堂全盘盘丝蕉评阅入全盘渔塾撞题英文┬堡墨旦玒墨研究生姓名副教授申请学位级别塑±论文提交日期论文答辩日期学位授予日期答辩委员会主席堕廛窒塾撞年学校代码目
研究生┟:垃导师┟.——日期:矽,,.岁.;/研究生┟::竺:独创性声明关于论文使用授权的说明本人声明,,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,:本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留、送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、
摘要燃料电池作为一种新的氢能发电装置,具有能量转换效率高、燃料多样化、对环境污染小、可靠性及维修性好等优点,被认为是今后替代汽车传统内燃机最理想的驱动源。内阻是反映燃料电池运行状态的一个重要参数,对其进行实时检测具有极其重要意义。燃料电池内阻在线测试系统作为检测内阻的一个设备,建立其故障诊断模型,对提高燃料电池的发电效率具有重要意义。论文以此为背景,对燃料电池内阻在线测试系统进行故障诊断方面的研究,主要工作包括:诜治鋈剂系绯啬谧柙谙卟馐韵低车淖芴褰峁埂⑻教钟跋炱涫涑鲂阅的主要因素的基础上,结合内阻测试系统的工作原理及实验数据对其进行故障诊断研究,分析了系统的典型故障,并对影响系统性能的故障因素进行了特征分析。U沽嘶诠收鲜髂P偷哪谧璨馐韵低车墓收险锒涎芯俊9收鲜髂P是一个基于被诊断对象结构的行为模型,也是一种定性的因果模型,反应了特征向量与故障原因之间的逻辑关系。针对本系统各个部分分工明确、整个系统并不十分复杂的特点,开展了基于故障树分析法的故障诊断方法研究,建立了系统故障树,并做了定性分析和定量分析。U沽嘶贐窬绲哪谧璨馐韵低车墓收险锒涎芯俊=樯芰薆神经网络的基本原理和学习算法,分析了其算法的不足和改进方法,并结合实际详细介绍了神经网络在燃料电池内阻测试系统故障诊断中的应用。经过验证,表明网络在该系统的故障诊断中能够发挥较大的作用。本文建立了燃料电池内阻在线测试系统的故障树模型和神经网络故障诊断模型,把两者相结合应用于实际研发工作中,经过实践的检验,取得了较好的效关键词:燃料电池,内阻测试,故障诊断,故障树分析,神经网络果。
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滦髀邸课题研究目的与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄骨魇啤论文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第氯剂系绯啬谧柙谙卟馐韵低辰峁辜肮收戏治觥燃料电池内阻测试系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.燃料电池内阻测试系统性能的影响因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。燃料电池内阻测试系统的故障分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。燃料电池内阻测试系统的故障特征分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第禄诠收鲜鞯哪谧璨馐韵低车墓收险锒稀基于故障树分析的诊断方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.低彻收鲜鹘ⅰ.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。网络模型及其算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
网络算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯网络在故障诊断中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于网络的内阻测试系统故障诊断⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..网络的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.盗费镜幕袢〖⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯