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燃料电池的寿命预测是燃料电池健康管理的重要组成部分,可为燃料电池的运行和维护提供指导性意见。为提高寿命预测的工况适应性并保证预测精度,本工作结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)和无迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)两种算法的优势,提出了一种LSTMUPF混合驱动方法进行稳态和准动态工况下燃料电池的寿命预测。该方法首先优化训练预测模型的实验数据并采用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)技术将其分解为高频部分和低频部分,使用LSTM算法对这两部分分别进行预测实现对燃料电池长期老化趋势的预测,并使用修正因子对趋势预测结果进行漂移修正,然后利用得到的燃料电池长期老化趋势,根据UPF算法对燃料电池的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)进行估计。采用预测寿命终点、预测寿命误差、置信区间宽度、RUL预测误差等评价指标对不同寿命预测方法进行对比分析,结果表明,LSTM-UPF混合预测方法对燃料电池稳态工况和准动态工况的... 相似文献
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<正>我公司7 200t/d生产线采用双系列六级旋风预热器,生料粉磨系统选用了2台RM51/26/435生料立磨,配套主机功率2 840k W,设计台时产量300t/h。9MW纯低温余热发电项目于2014年1月投入运行,运行后,磨机产量降低,并出现了一些问题。为此,对生料立磨进行了一系列工艺参数改进。1出现的问题余热发电系统运行前,生料磨用窑尾风机循环风来补充风量,磨机系统入磨风温为210℃,运行后,入磨风温为125℃,台时产量由280t/h降为240t/h,磨机 相似文献
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