【摘 要】
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为了识别质子交换膜燃料电池的故障，提出了基于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network．BPNN）的燃料电池故障诊断方法。通过提取单片电池电压、电堆总电压、电流密度
【机 构】
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为了识别质子交换膜燃料电池的故障，提出了基于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network．BPNN）的燃料电池故障诊断方法。通过提取单片电池电压、电堆总电压、电流密度和电流作为输入特征向量，采用BPNN作为模式分类器进行故障诊断。结果表明，该方法可快速诊断高频电流纹波故障，平均分类准确率达94．95％。
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