燃料电池剩余寿命预测模型数据集

本数据集构建了燃料电池堆与储氢瓶两大核心部件的剩余寿命预测模型数据集，分为混合模型、机理模型与数据驱动模型三大模块。混合模型模块汇集了半经验半机理与数据驱动模型融合后的电压、里程与运行状态序列；机理模型模块包含基于电化学‑热质传递方程的初始参数与拟合结果；数据驱动模块则保存了神经网络长期电压预测与特征选择数据。数据内容包括800小时的燃料电池性能衰退数据，参数类型包含时间、电流、氢气出入口温度、空气出入口温度、冷却液出入口温度、氢气出入口压力、空气出入口压力、氢气出入口流量、空气出入口流量、冷却液流量、空气相对湿度、电压。全流程数据经过严格的参数校验、归一化预处理、异常值剔除及强化学习融合优化，伴随统一的元数据与处理脚本，为部件结构优化、试验台方案设计及在线剩余寿命预警提供了高质量、可复现的数字化支撑800小时的燃料电池性能衰退数据，参数类型包含时间、电流、氢气出入口温度、空气出入口温度、冷却液出入口温度、氢气出入口压力、空气出入口压力、氢气出入口流量、空气出入口流量、冷却液流量、空气相对湿度、电压。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集构建了燃料电池堆与储氢瓶的剩余寿命预测模型，涵盖混合模型、机理模型与数据驱动模型三大模块。它包含800小时的燃料电池性能衰退数据，涉及时间、电流、温度、压力、流量、湿度、电压等参数，并经过预处理和优化，为部件优化和寿命预警提供数字化支撑。