1.基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：配置蜂窝网络，所述蜂窝网络用于与多维传感器组数字通信，所述多维传感器组包括电压传感器、温度传感器、阻抗传感器和氢气流量传感器；

基于所述蜂窝网络执行所述多维传感器组的时序对齐，并获取时序对齐后的多维传感器组的监测数据，生成时序监测数据集，将所述时序监测数据集发送至数据处理中心；

获取车用燃料电池的电池基础信息，基于所述电池基础信息建立预测网络，所述预测网络的建立数据包括内部数据和加密处理的外部数据，且所述预测网络内置在所述数据处理中心中；

根据所述预测网络对所述时序监测数据集进行健康状态预测，生成健康状态预测结果；

根据所述健康状态预测结果配置动态健康指数模型，通过所述动态健康指数模型进行健康指数衰减分析，生成实时健康指数，根据所述实时健康指数进行车用燃料电池的健康状态管理；

其中，所述方法还包括：

将所述时序监测数据集输入至长短窗口的影响验证网络，执行长短窗口的影响验证，包括：S1：调用所述影响验证网络的短时序窗口进行时序监测数据集的异常事件影响验证，建立瞬态健康影响结果；

S2：调用所述影响验证网络的长时序窗口进行时序监测数据集的异常事件影响验证，建立长时健康影响结果；

S3：调用所述影响验证网络的融合验证子网络执行瞬态健康影响结果和长时健康影响结果的融合平滑验证，根据融合平滑验证结果生成长短窗口的影响验证结果；

根据所述影响验证结果对实时健康指数补偿，根据补偿后的实时健康指数进行车用燃料电池的健康状态管理。

2.如权利要求1所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述基于所述电池基础信息建立预测网络，还包括：获取所述内部数据的数据样本量，根据所述数据样本量生成第一影响系数；

对所述内部数据进行数据丰富度分析，根据数据丰富度分析结果生成第二影响系数；

对所述外部数据进行适配验证，基于适配验证结果建立第三影响系数；

获取所述外部数据的数据可信度，根据数据可信度建立第四影响系数；

通过所述第一影响系数、第二影响系数、第三影响系数、第四影响系数建立预测网络。

3.如权利要求2所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述预测网络如下：；

；

；

其中， 为预测网络的预测结果， 表征预测网络， 表征时间 下的电压移动平均值， 表征时间 下的温度移动平均值， 表征时间 下的阻抗移动平均值， 表征时间 下的氢气流量移动平均值， 为电压和温度的交互项，表征电压和温度的联合影响， 为阻抗和氢气流量的交互项，表征阻抗和氢气流量的联合影响。

4.如权利要求3所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述根据所述健康状态预测结果配置动态健康指数模型，如下：；

其中， 表征实时健康指数， 为前一时间的健康指数，为衰减因子，表征前一时间的健康指数对于当前评估的影响， 为预测网络的预测结果。

5.如权利要求1所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述瞬态健康影响结果进行瞬态冲破记录，根据瞬态冲破记录结果建立健康惩罚影响因子；

通过所述健康惩罚影响因子对所述影响验证结果修正，根据修正后的影响验证结果完成实时健康指数补偿。

6.如权利要求1所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述根据所述实时健康指数进行车用燃料电池的健康状态管理，还包括：根据所述电池基础信息建立车用燃料电池的生命周期；

基于所述生命周期配置车用燃料电池的附加关联因子；

以所述附加关联因子对所述实时健康指数调整，根据调整结果进行车用燃料电池的健康状态管理。

7.如权利要求1所述的基于多维传感的车用燃料电池健康状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：执行车用燃料电池的预设周期维护，并建立周期维护报告；

通过所述周期维护报告生成所述预测网络的网络校正数据，基于所述网络校正数据对所述预测网络优化。