MÉTODO DE DETECCIÓN INTELIGENTE DEL ESTADO DE SALUD DE LA PILA DE COMBUSTIBLE DE UNA LOCOMOTORA MEDIANTE TÉCNICAS BASADAS EN DATOS

Los principales inconvenientes de los sistemas de pilas de combustible, como su elevado coste, escasa fiabilidad y corta vida util, limitan la aplicacion comercial a gran escala de los sistemas de pilas de combustible. La deteccion del estado de salud de los sistemas de pilas de combustible para locomotoras es de gran importancia para el funcionamiento seguro y estable de las mismas. Para identificar los modos de fallo del sistema de pila de combustible con precision y rapidez, este estudio propone un metodo inteligente de deteccion del estado de salud de las pilas de combustible de las locomotoras basado en tecnicas basadas en datos. En este estudio, se analizaron los datos de prueba reales de un sistema de pila de combustible de 150 kW para locomotoras. Se combino el algoritmo t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) con la red neuronal de regresion general (GRNN) para detectar de forma inteligente el estado de salud del sistema de pilas de combustible para locomotoras. En concreto, se utilizo t-SNE para procesar los datos brutos de alta dimensionalidad y fuerte acoplamiento del estado de salud, permitiendo la reduccion dimensional de los datos brutos para reflejar las caracteristicas esenciales. A continuacion, se utilizo GRNN para identificar los datos de las caracteristicas para lograr la deteccion rapida y precisa del estado de salud del sistema de pilas de combustible. Los resultados muestran que el metodo propuesto puede detectar eficazmente cuatro estados de salud, a saber, estado normal, alta temperatura del refrigerante de entrada, baja presion de aire y baja presion de la bomba de pulverizacion, con una precision de diagnostico del 98,75%. Este estudio es aplicable al analisis de los datos de medicion reales de los sistemas de pilas de combustible de alto nivel de potencia y proporciona una referencia para la deteccion del estado de salud de los sistemas de pilas de combustible para locomotoras. Palabras clave: sistema de pila de combustible para locomotora; impulsado por datos; red neuronal de regresion general; incrustacion estocastica de vecinos t-distribuida; deteccion del estado de salud