文献

J-GLOBAL ID：202202276434425326   整理番号：22A0902826

二値符号化畳込みニューラルネットワークに基づくプロトン交換膜燃料電池システムのリアルタイムデータ駆動故障診断【JST・京大機械翻訳】

Real-time data-driven fault diagnosis of proton exchange membrane fuel cell system based on binary encoding convolutional neural network

著者 (7件)： Zhou Su (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Lu Yanda (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Bao Datong (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Wang Keyong (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Wang Keyong (Shanghai Hydrogen Propulsion Technology Co., Ltd., Shanghai 201804, China) ,  Shan Jing (Shanghai Hydrogen Propulsion Technology Co., Ltd., Shanghai 201804, China) ,  Hou Zhongjun (Shanghai Hydrogen Propulsion Technology Co., Ltd., Shanghai 201804, China)
資料名： International Journal of Hydrogen Energy  (International Journal of Hydrogen Energy)
巻： 47  号： 20  ページ： 10976-10989  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0192B  ISSN： 0360-3199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロトン交換膜燃料電池(PEMFC)故障診断システムの性能はPEMFCの正常運転において重要な役割を果たす。したがって,BinE-CNNと呼ばれるニューラルネットワーク符号化ニューラルネットワークに基づく新しい故障診断アルゴリズムを提案した。BinE-CNNでは,高次元特徴を二値符号化を通して抽出し,特徴マップを畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に移し,7カテゴリ故障分類を実現した。BinE-CNNの開発のために,PEMFCモデルを,シミュレーションデータセットを生成するためにモデル化した。BinE-CNNの2次(FPS)の模擬試験精度とFrames(FPS)は,それぞれ0.973と999.8(サポートベクトルマシン(SVM),長い短期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)など)に達した。実験検証セクションにおいて,故障データセットは,ベンチ試験の間,収集した。その後,BinE-CNNを車両制御ユニット(VCU)に展開し,その工学的価値(リアルタイムと精度)を検証した。結果は,96.15msの時間コストと0.931の精度で,両方の要求を満たす。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *故障 ,  *故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  モデリング ,  モデル ,  高次元 ,  *固体高分子形燃料電池 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 診断アルゴリズム ,  *データ駆動 ,  *バイナリコード ,  故障分類 ,  実験検証 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： PEMFCシステム ,  データ駆動 ,  深層学習 ,  シミュレーションデータセット ,  埋め込み展開

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二値符号 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  プロトン交換膜燃料電池 ,  リアルタイム ,  データ駆動 ,  故障診断