基于极端学习机的质子交换膜燃料电池剩余寿命预测

本文探讨了基于极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC）剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）估计方法。在当前对设备可靠性和安全性要求日益提高的背景下，预测设备的RUL是故障诊断与健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）中的关键环节，尤其是在燃料电池这类新兴电子系统中。 PEMFC因其高效能和环保特性，在电力领域表现出巨大潜力。作者针对IEEE PHM 2014数据挑战中提供的PEMFC数据集进行研究，旨在通过对燃料电池性能衰减趋势的分析，构建基于ELM的退化模型。ELM作为一种单隐藏层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feed-forward Neural Networks, SLFNs）的学习算法，其简单易用且能够处理复杂非线性问题，使其成为适合处理此类问题的工具。 首先，研究团队通过深入挖掘数据，揭示了PEMFC在运行过程中发生的各种影响因素，如温度、压力和电流等，这些都可能影响燃料电池的性能和寿命。然后，他们运用ELM算法对这些影响因素进行了建模，通过学习和理解这些关系，得以捕捉到燃料电池的内在退化模式。 在模型构建完成后，文章着重展示了如何利用该模型进行实际的RUL预测。通过将实时监测到的运行参数输入到训练好的ELM模型中，可以得到燃料电池剩余使用寿命的估计值。这种方法不仅有助于预测故障发生的可能性，还能为维护决策提供提前预警，从而优化维护策略，避免突发故障对系统造成的影响。 最后，作者验证了所提出方法的可行性和有效性，通过对比实验结果与实际使用寿命，证明了ELM在PEMFC RUL估计方面的良好性能。结论部分强调了这种基于ELM的RUL估算方法在提高PEMFC系统可靠性及降低运营成本方面的潜力，为进一步的研究和实际应用提供了新的视角和途径。