一种基于自适应信号分解的燃料电池汽车耐久性管理方法

本发明涉及燃料电池汽车技术领域，特别涉及一种基于自适应信号分解的燃料电池汽车耐久性管理方法。通过云端大数据平台接收多辆燃料电池汽车的实时运行数据；采用基于平衡优化器的自适应变分模态分解方法对电压信号进行分解处理，清晰分离出表征不同频率特征的本征模态函数；从分解结果中提取反映燃料电池退化状态的特征分量；将特征分量输入Transformer‑Bi LSTM混合预测模型，通过Transformer编码器捕捉全局依赖关系，再经B i LSTM网络强化时序特征，最终计算得到剩余使用寿命预测值；根据预测结果生成个性化维护策略建议并下发至车辆终端。本发明实现对燃料电池健康状态的精准监测和寿命预测，为车辆维护决策提供可靠依据。