本发明涉及氢泄漏监测领域，特别是涉及一种燃料电池汽车氢泄漏监测方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、相比于动力电池汽车，燃料电池汽车具有零排放、高效能、低噪声、快速加注、长续航里程等一系列优势，燃料电池汽车作为氢能在交通运输领域的主要应用载体也成为汽车行业的下一片蓝海。
2、然而，由于氢气具有高燃烧性和爆炸性，对于燃料电池汽车安全性的技术要求非常严格，为保障燃料电池汽车氢安全，需要对氢系统运行状态进行实时监测。在燃料电池汽车氢系统管路中，由于运行工况复杂、管路内气体压力大、氢脆现象等问题，会导致车辆内部件磨损或失效引发的高压氢气泄漏，如果氢泄漏诊断不准确以及泄漏点发现不及时，不仅会造成资源的损失浪费，还会带来严重的安全隐患。燃料电池汽车氢泄漏诊断和泄漏点定位技术研究对于资源管理、人员安全、设备维护都具有极为重要的现实意义。
3、现有的氢泄漏监测方法常采用高精度的氢气浓度传感器，一般在燃料电池发动机附近、乘客舱顶棚和储氢瓶附近布置多个传感器，可获取监控位置的氢浓度水平，但是反应速度较慢、监测效率较低；此外还有在高压储氢气瓶中布置压力传感器的方式，通过压力变化得到氢泄漏情况，然而在燃料电池运行实际过程中，氢气压力波动受随机性影响，导致判断准确率不足。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种燃料电池汽车氢泄漏监测方法、系统、设备及介质，可提高氢泄漏监测的时效性和可靠性。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
3、一种燃料电池汽车氢泄漏监测方法，包括：
4、获取氢管路上实时的传感器数据；所述传感器数据包括压力数据、温度数据和湿度数据；
5、利用经验模态分解方法对所述传感器数据进行预处理和一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值；所述传感器变化率数值包括压力变化率数值、温度变化率数值和湿度变化率数值；
6、根据同一时间段的传感器变化率数值计算传感器所在位置的变化率参数值；
7、根据所述传感器所在位置的变化率参数值进行初步定位，得到初步定位结果；
8、根据所述传感器变化率数值利用神经网络模型进行定位，得到泄漏点的定位结果。
9、可选地，所述氢管路为燃料电池汽车储氢气瓶和燃料电池之间的管路；以储氢气瓶、一级减压阀、二级减压阀和燃料电池为节点，将所述氢管路规划分为三部分。
10、可选地，利用经验模态分解方法对所述传感器数据进行预处理和一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值，具体包括：
11、将所述传感器数据利用经验模态分解法进行随机波动信号去除，得到预处理后的数据；
12、对所述预处理后的数据进行一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值。
13、可选地，根据同一时间段的传感器变化率数值计算传感器所在位置的变化率参数值，具体包括：
14、根据所述同一时间段的传感器变化率数值和不同工况参数下的权重计算传感器所在位置的变化率参数值。
15、可选地，所述神经网络模型为lstm神经网络。
16、本发明还提供一种燃料电池汽车氢泄漏监测系统，包括：
17、获取模块，用于获取氢管路上实时的传感器数据；所述传感器数据包括压力数据、温度数据和湿度数据；
18、预处理和一阶求导模块，用于利用经验模态分解方法对所述传感器数据进行预处理和一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值；所述传感器变化率数值包括压力变化率数值、温度变化率数值和湿度变化率数值；
19、计算模块，用于根据同一时间段的传感器变化率数值计算传感器所在位置的变化率参数值；
20、初步定位模块，用于根据所述传感器所在位置的变化率参数值进行初步定位，得到初步定位结果；
21、最终定位模块，用于根据所述传感器变化率数值利用神经网络模型进行定位，得到泄漏点的定位结果。
22、可选地，所述氢管路为燃料电池汽车储氢气瓶和燃料电池之间的管路；以储氢气瓶、一级减压阀、二级减压阀和燃料电池为节点，将所述氢管路规划分为三部分。
23、可选地，所述预处理和一阶求导模块具体包括：
24、预处理单元，用于将所述传感器数据利用经验模态分解法进行随机波动信号去除，得到预处理后的数据；
25、一阶求导单元，用于对所述预处理后的数据进行一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值。
26、本发明还提供一种电子设备，包括：
27、一个或多个处理器；
28、存储装置，其上存储有一个或多个程序；
29、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
30、本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
31、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
32、本发明首先通过传感器所在位置的变化率参数值利用阈值参数进行初步定位，得到初步定位结果，迅速进行初步定位，从而提高泄漏监测反应速度，再根据变化率参数值利用神经网络模型进行定位，得到泄漏点的定位结果，进行精确定位，提高定位可靠性。
1.一种燃料电池汽车氢泄漏监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢泄漏监测方法，其特征在于，所述氢管路为燃料电池汽车储氢气瓶和燃料电池之间的管路；以储氢气瓶、一级减压阀、二级减压阀和燃料电池为节点，将所述氢管路规划分为三部分。
3.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢泄漏监测方法，其特征在于，利用经验模态分解方法对所述传感器数据进行预处理和一阶求导，得到传感器所在位置的传感器变化率数值，具体包括：
4.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢泄漏监测方法，其特征在于，根据同一时间段的传感器变化率数值计算传感器所在位置的变化率参数值，具体包括：
5.根据权利要求1所述的燃料电池汽车氢泄漏监测方法，其特征在于，所述神经网络模型为lstm神经网络。
6.一种燃料电池汽车氢泄漏监测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的燃料电池汽车氢泄漏监测系统，其特征在于，所述氢管路为燃料电池汽车储氢气瓶和燃料电池之间的管路；以储氢气瓶、一级减压阀、二级减压阀和燃料电池为节点，将所述氢管路规划分为三部分。
8.根据权利要求6所述的燃料电池汽车氢泄漏监测系统，其特征在于，所述预处理和一阶求导模块具体包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的方法。
