【摘 要】
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为解决有轨电车用燃料电池电堆系统(fuelcellstack system,FCSS)故障分类问题,提出基于多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,m RVM)和模糊C均值聚类(fuzz
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473238,51407146);四川省杰出青年基金项目(2015JQ0016)~~
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为解决有轨电车用燃料电池电堆系统(fuelcellstack system,FCSS)故障分类问题,提出基于多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,m RVM)和模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering,FCM)的有轨电车用FCSS故障诊断新方法。该方法利用FCM形成标准聚类中心,采用m RVM对测试样本实现多分类,能有效剔除奇异数据并提高模型分类正确率。实例分析表明,所提方法可快速识别氢气泄漏、去离子水加湿泵低压、空气压力过低和正常共4种健康状态,分类准确率可达96.67%,为有轨电车用FCSS在线故障诊断研究提供参考。
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