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龙图腾网获悉西华大学申请的专利一种车用燃料电池监控方法、系统和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120481800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510978274.6，技术领域涉及：B60L58/30；该发明授权一种车用燃料电池监控方法、系统和装置是由孙仁云;李卓霖;程培高;何梓豪;刘金庆;张国灏设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车用燃料电池监控方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车用燃料电池监控方法、系统和装置，该方法通过数据采集子系统采集电池运行数据，存储处理后用于构建1D‑CNN和LSTM模型，进而对实时数据深度分析，依据结果预警和控制。改进的模型提升特征提取和分析能力，模糊逻辑控制等手段优化控制与预警。监控系统含数据采集汇聚、存储预处理等多个单元，协同实现数据高效处理与传输。监控装置集成多种功能模块，从硬件层面保障稳定运行。该发明可精准监控车用燃料电池运行状态，有效提升电池系统的安全与可靠性，延长燃料电池使用寿命，降低车辆停运风险和维修成本，为燃料电池车辆商业化运营提供坚实技术支撑。

本发明授权一种车用燃料电池监控方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种车用燃料电池监控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用数据采集子系统所集成的多模态传感器，以预设的采样频率对车用燃料电池在运行过程中的各类参数进行不间断实时采集，从而获取车用燃料电池运行的原始数据； S2：将数据采集子系统采集到的原始数据传输至数据存储与处理子系统，该子系统依据预设的数据存储规则，将原始数据存储于对应的存储介质中，并对数据进行初步处理，同时生成历史运行数据和待分析数据； S3：从车用燃料电池历史运行数据中筛选出报警数据，运用1D-CNN模型对报警数据进行特征提取，构建针对车用燃料电池报警数据的特征提取模型；再依据提取到的报警数据特征建立诊断模型，采用预设的训练算法对诊断模型进行训练； S4：从车用燃料电池历史运行数据中选取行车数据，利用LSTM模型对行车数据进行处理，在处理过程中，根据LSTM模型的结构特性，通过输入门、遗忘门和输出门对行车数据进行逐时间步的运算，提取出反映车用燃料电池行车数据时间序列特征的信息；依据提取到的特征建立预警模型，并运用训练方法对预警模型进行训练； 所述步骤S4，利用LSTM模型提取车用燃料电池行车数据特征时，对LSTM模型的单元状态更新公式进行改进，改进后的公式为：Ct＝ft⊙Ct-1+it⊙tanhWcxt+Ucht-1+bc+α*ΔCt-1，其中，Ct表示当前时间步t的单元状态，Ct-1表示上一时间步t-1的单元状态，ft是遗忘门的输出，it是输入门的输出，⊙表示逐元素相乘操作，Wc，Uc是权重矩阵，xt是当前时间步的输入数据，ht-1是上一时间步的隐藏状态，bc是偏置，α是遗忘门调整系数，用于控制上一时间步单元状态变化量ΔCt-1对当前单元状态更新的影响程度；在城市拥堵路况下，α取值较大；在高速行驶的稳定工况下，α取值较小； S5：将实时采集的车用燃料电池运行数据输入数据分析子系统，该子系统利用已建立的1D-CNN模型和LSTM模型，进行分析得到关于车用燃料电池当前运行状态的分析结果；根据分析结果，向燃料电池汽车相关设备发送控制指令，对燃料电池汽车设备进行实时控制。

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