The work carried out aims to diagnose fuel cells with reduced instrumentation and computation times. The article describes a non-intrusive, application-oriented diagnostic tool, based on the sole measurement of the stack voltage and requiring no specific external excitation of the electrochemical generator. The adopted data-driven method relies on well-suited signal analysis techniques (fast calculations of relevant fault signatures based on envelopes and instantaneous frequencies) and information processing (pattern recognition). .......
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