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故障诊断作为解决质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的安全和寿命问题的重要途径之一,备受研究人员关注。然而在当前PEMFC诊断中,对其早期故障诊断的研究较少,而在亟需早期故障诊断以便及时进行维护控制的PEMFC应用领域,如燃料电池汽车等,在故障发生早期对其进行精确诊断极其重要。该文针对现有PEMFC早期故障诊断方法匮乏问题,提出一种基于磁场的PEMFC故障诊断方法。首先建立PEMFC三维仿真模型,研究燃料电池性能变化与其外部磁场间关联机制,在此基础上搭建燃料电池磁场检测系统,并构建卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)对采集的磁场数据进行分析,验证其在包括水淹、膜干等不同PEMFC故障中的早期诊断效果。结果表明,采用基于磁场数据和卷积神经网络的故障诊断方法,可实现燃料电池不同程度、不同类型故障的在线识别和早期诊断。研究结果验证了磁场数据用于PEMFC故障诊断的可行性,对促进PEMFC故障诊断方法进一步发展、提升PEMFC系统可靠性和耐久性具有重要意义。 相似文献
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煤矿井下火灾是煤炭生产中的主要灾害之一,它不仅造成煤炭资源的损失、工程设备的破坏、生产的中断,而且还严重威胁矿工的生命安全.我国煤炭资源丰富,每年的开采量都在不断增多,同时煤矿井下火灾事故也频频发生,严重影响煤炭的安全生产.本文力图通过对我国八十年代后期发生的112起重大煤矿火灾事故分 相似文献
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孔内轴向不耦合聚能装药爆破参数研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍一种孔内轴向不耦合聚能爆破方法,给出了聚能药包及爆破参数的设计原理和方法,实验结果说明轴向不耦合聚能装药爆破技术是一种实用、方便的岩石切割爆破方法. 相似文献