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  • 正版新书]质子交换膜燃料电池健康管理与老化预测谢长君,朱文超,
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    • 作者: 谢长君,朱文超,杨扬著 | 谢长君,朱文超,杨扬编 | 谢长君,朱文超,杨扬译 | 谢长君,朱文超,杨扬绘
    • 出版社: 华中科技大学出版社
    • 出版时间:2023-12-01
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    • 作者: 谢长君,朱文超,杨扬著| 谢长君,朱文超,杨扬编| 谢长君,朱文超,杨扬译| 谢长君,朱文超,杨扬绘
    • 出版社:华中科技大学出版社
    • 出版时间:2023-12-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:238
    • 页数:200
    • 开本:16开
    • ISBN:9787577201474
    • 版权提供:华中科技大学出版社
  • 作者: 谢长君,朱文超,杨扬
  • 著: 谢长君,朱文超,杨扬
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 62
  • ISBN: 9787577201474
  • 出版社: 华中科技大学出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-12-01
  • 页数: 200
  • 外部编号: 庄村21055
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章 质子交换膜燃料电池概述/1 1.1 燃料电池反应原理/1 1.2 燃料电池组件构成/3 1.3 燃料电池的动态特性/7 1.4 质子交换膜燃料电池应用概述/8 1.4.1 PEMFC汽车概述/8 1.4.2 PEMFC发电技术应用/10第2章 质子交换膜燃料电池水管理及故障测试/12 2.1 质子交换膜燃料电池水管理/12 2.2 质子交换膜燃料电池水管理故障诊断方法/13 2.2.1 基于模型的故障诊断方法/14 2.2.2 基于数据驱动的故障诊断方法/16 2.2.3 基于实验测试的故障诊断方法/17 2.3 质子交换膜燃料电池水管理故障实验测试/18第3章 燃料电池交流阻抗检测技术/21 3.1 电化学阻抗谱测量原理/21 3.2 交流阻抗检测系统设计/23 3.2.1 交流阻抗检测系统总体设计/23 3.2.2 程控交流电流激励信号源设计/24 3.2.3 高精度信号采集单元设计/28 3.2.4 上位机模块设计/35 3.3 交流阻抗检测系统测试与分析/43 3.3.1 交流电流激励源频率输出测试/43 3.3.2 信号放大模块测试/44 3.3.3 交直流滤波模块测试/46 3.3.4 交流电压采集模块测试/47第4章 燃料电池水管理故障诊断方法/50 4.1 燃料电池建模及等效电路模型参数辨识/50 4.1.1 燃料电池建模/50 4.1.2 燃料电池等效电路模型参数不确定性评估/55 4.2 基于FCM与OB算法的燃料电池水管理故障分类/63 4.2.1 最小二乘法参数辨识/63 4.2.2 FCM聚类算法/64 4.2.3 优化贝叶斯算法分类/64 4.2.4 基于FCM与OB算法的水管理故障分类实例/66 4.3 基于自适应差分算法优化支持向量机的水管理故障诊断/75 4.3.1 数据降维方法/75 4.3.2 水管理故障分类算法/76 4.3.3 基于ADESVM算法的水管理故障诊断实例/80 4.4 结合线性判别分析和Xception网络的水管理故障诊断方法/84 4.4.1 燃料电池故障概述/84 4.4.2 Xception网络/85 4.4.3 基于Xception网络的燃料电池故障诊断实例/87第5章 质子交换膜燃料电池老化分析及预后管理/94 5.1 质子交换膜燃料电池老化机理与指标/94 5.1.1 燃料电池主要部件老化的影响分析/94 5.1.2 燃料电池运行工况对老化的影响分析/96 5.2 质子交换膜燃料电池的预后管理/97 5.2.1 数据获取和预处理/98 5.2.2 健康指标和寿命终止点/101 5.2.3 预测模式概述/104 5.2.4 预测方法/106 5.2.5 预测结果的评价指标/107第6章 基于模型的质子交换膜燃料电池老化预测方法/109 6.1 PEMFC老化模型和预测流程/109 6.2 基于卡尔曼滤波算法的老化预测/111 6.2.1 基于EKF的老化预测/112 6.2.2 基于UKF的老化预测/114 6.2.3 基于AEKF的老化预测/119 6.2.4 基于AUKF的老化预测/119 6.2.5 基于FDKF的老化预测/121 6.2.6 基于SRUKF的老化预测/126 6.3 基于粒子滤波算法的老化预测/128 6.3.1 基于PF的老化预测/129 6.3.2 基于UPF的老化预测/132第7章 燃料电池老化预测数据驱动方法/135 7.1 数据驱动方法/135 7.1.1 数据驱动方法分类/135 7.1.2 统计方法/135 7.1.3 机器学习方法/138 7.2 基于神经网络的短期预测/147 7.2.1 预测框架与步骤/147 7.2.2 短期预测结果分析/149 7.3 基于神经网络的长期预测/151 7.3.1 预测框架与步骤/151 7.3.2 长期预测结果分析/152 7.4 神经网络的改进方法/155 7.4.1 基于分解集成的多数据方法融合预测/155 7.4.2 基于贝叶斯理论的不确定性量化方法/160第8章 燃料电池老化混合预测方法/169 8.1 用于中短期预测的混合预测方法/170 8.2 用于长期预测的混合预测方法/178 8.2.1 基于数据驱动为模型驱动提供观测值的混合预测方法/178 8.2.2 基于数据驱动和模型驱动相互迭代的混合预测方法/181 8.3 混合预测方法的优势与挑战/185 8.3.1 混合预测方法的优势/186 8.3.2 混合预测方法面临的挑战/187参考文献/188

    谢长君,教授、博士生导师,湖北省杰出青年基金获得者,武汉理工大学青年拔尖人才,国家自然科学基金委信息学部会评专家。历任自动化学院副院长,武汉理工大学京津冀协同沧州研究院院长。现任武汉理工大学人工智能学院院长。获得湖北省技术发明二等奖3项,2015年度(排序1)、2017年度(排序3)及2020年度(排序6),获得2017年度中国产学研合作创新奖(个人),2018年度中国产学研合作创新成果奖(排序2),获得湖北省自然科学优秀学术论文一等奖(2016年度)。近年来主持国家重点研发计划项目课题1项,主持国家自然科学基金项目3项,主持国家“973”重大基础研究项目子项1项,主持湖北省技术创新重大项目1项,主持湖北省自然科学基金杰出青年及面上项目各1项,主持武汉市青年科技晨光计划项目1项,参与国家重点研发、863攻关项目10余项。在国内外核心期刊和重要国际会议上发表论文80多篇,其中SCI/EI收录60余篇,申请发明及实用新型专利100余件,已授权发明专利60余件,并完成10件发明专利转让。

    本书主要从燃料电池状态估计、寿命预测等相关技术来介绍质子交换膜燃料电池,是其他相关书籍所没有介绍到的。

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