基于贝叶斯优化CNN-RF混合模型的固体氧化物燃料电池系统故障诊断研究

为解决固体氧化物燃料电池(SOFC)系统在汽车应用中因燃料饥饿导致的堆栈性能退化问题，研究人员创新性地将卷积神经网络(CNN)与随机森林(RF)结合，并引入贝叶斯优化(BO)算法进行超参数调优。实验表明，该BCF模型对轻微、中度和重度堆栈退化的诊断准确率分别达93.2%、99.7%和99.1%，显著优于传统方法，为SOFC系统可靠性提升提供了新思路。

　　

在全球能源转型的背景下，固体氧化物燃料电池(SOFC)因其60%以上的超高效率和近乎零排放的环保特性，被视为替代传统内燃机的理想选择。然而当这种清洁能源技术应用于汽车领域时，却面临着一个棘手难题——燃料饥饿故障会导致阳极材料氧化、微观结构损坏，进而引发堆栈性能断崖式下降。现有诊断方法中，基于解析模型的方法难以应对SOFC复杂的非线性时变特性，依赖专家经验的知识基方法又存在组合爆炸风险，而传统数据驱动方法的准确率始终难以突破。

针对这一技术瓶颈，中国国家自然科学基金资助项目团队在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》发表突破性研究成果。研究人员创造性地将卷积神经网络(CNN)的特征提取优势与随机森林(RF)的分类决策能力相融合，并引入贝叶斯优化(BO)算法实现超参数自动调优，构建出BCF混合诊断模型。该研究通过三级创新设计：首先利用CNN深度挖掘SOFC故障的多尺度特征，继而通过RF集成学习提升分类鲁棒性，最后采用BO算法全局优化模型参数，实现了诊断精度与效率的双重飞跃。

关键技术包括：1) 构建千瓦级SOFC实验平台模拟不同故障场景；2) 采用CNN自动提取电压、温度等多源信号特征；3) 通过RF集成决策树实现故障分类；4) 应用BO算法优化CNN层数、RF树深等32个超参数。

系统架构
研究团队搭建的SOFC测试系统集成流量控制器、压力计、换热器等设备，通过精确控制氢气/空气供给模拟燃料饥饿条件。实验数据表明，阳极供氢不足会导致电压曲线出现特征性振荡，这成为CNN特征提取的关键标识。

SOFC堆栈性能退化诊断系统框架
BCF模型创新采用"CNN特征提取-RF分类-BO优化"三级架构。相比单一模型，该框架对SOFC非线性时变特性表现出卓越适应性，特别是对轻微故障（氢气浓度波动<5%）的检测灵敏度提升37%。

故障诊断结果
BO算法经过83次迭代找到最优超参数组合，使验证集准确率达到99.4%。在三种故障程度测试中，BCF模型对中度故障（氢气短缺10-15%）识别率高达99.7%，远超传统CNN-RF组合模型（91.2%）和贝叶斯人工神经网络（88.5%）。

结论
该研究首次实现CNN-RF混合模型在SOFC故障诊断中的成功应用，通过BO优化使模型具备三大优势：1) 对多尺度故障特征的自动捕获能力；2) 对样本不平衡问题的强鲁棒性；3) 在有限计算资源下的高效优化性能。这项突破不仅为SOFC汽车商业化扫清技术障碍，其方法论框架还可推广至质子交换膜燃料电池等其他新能源系统的健康管理领域。研究获得中国国家自然科学基金（62203204）、湖北省自然科学基金（2024AFB226）等多项资助支持，相关技术已申请发明专利保护。