1.一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)采集燃料电池故障与正常运行数据；

(2)预处理采集到的燃料电池数据，预处理的数据包含温度、电压、电流、流量以及湿度；

(3)对经过预处理的燃料电池运行数据进行初步检测，带入多模式的多元高斯分布故障检测的模型，判读系统是否发出故障，并筛选出故障运行数据，将典型的故障数据训练支持向量机算法模型；

(4)利用改进的协方差公式，提取有效故障数据；

(5)利用支持向量机算法对有效故障运行数据进行故障诊断，其故障类型包括低压故障、高压故障、膜干故障以及低空气过量系数故障；

(6)通过交叉验证算法，分别验证多模式的多元高斯分布故障检测的模型和支持向量机算法检测的准确率；

(7)输出燃料电池故障类型和诊断准确率。

2.根据权利要求1所述的一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：在步骤(2)中，首先将数据进行离散余弦变换，使数据从时域变换到频域，并将高频级的幅频特性数据通过离散余弦逆变换为时域数据，通过设置适合的截止频率，得到相应的滤波后的数据，之后利用小波包分析提取故障特征值。

3.根据权利要求1所述的一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：在步骤(3)中，构建高、中、低不同负荷状态的燃料电池多元高斯分布故障检测模型，根据设备所处工作状态带入对应的多元高斯分布故障检测模型进行故障检测，并利用典型故障运行数据训练支持向量机故障诊断模型。

4.根据权利要求1所述的一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：在步骤(4)中，经过多元高斯分布故障检测算法确定的异常值，将异常值导入改进的协方差公式提取有效的故障数据；

标准协方差公式为：

其中 是x1和x2之间的协方差值，它是一个无单位的值；

燃料电池运行数据的协方差波动值主要包括两个部分，可以表示为：ΔC＝ΔC1+ΔC2

其中，ΔC1是相对差异，ΔC2是数据差异；因为存在ΔC2，协方差数据变化幅度不明显，为了消除该影响，将每组数据与平均值进行比较，应用改进的协方差公式：是单元格i和单元格j之间的第a个未修改的协方差值， 是 的对应的修改值，k是燃料电池的数量，a表示协方差矩阵的第a秒的值。

5.根据权利要求1所述的一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：步骤(5)中，将提取出的有效故障数据导入已经训练好的支持向量机模型，通过支持向量机算法实现对故障类型的诊断。

6.根据权利要求1所述的一种燃料电池系统多模式双层故障诊断方法，其特征在于：在步骤(6)中，分别利用交叉验证方法计算并显示多元高斯分布故障检测的模型准确率、支持向量机故障诊断模型准确率和多模式双层故障诊断方法总准确率。