氢能燃料电池(简称氢能电池)以其高效、稳定、响应快速、噪音低、零排放等优势,拥有着广泛的发展应用前景。然而因其使用寿命短、成本高、电池老化后故障难以诊断等因素,使氢能电池商业化面临重重阻碍。因此,通过对氢能电池寿命预测、故障诊断等工作,及时了解氢能电池健康状况,诊断氢能电池故障,对推动氢能电池商业化发展具有重要的意义。本文旨在设计和实现氢能电池的数据分析平台。首先,在明确设计实现氢能电池数据分析平台目的和意义的基础上,提出了解决两个关键技术问题的详细方案。第一个是针对氢能电池的故障诊断问题,通过数理统计,Spearman相关性分析等工作,进行核心特征提取,通过欠采样达到数据的平衡。最后,针对LR算法的不足,结合LightGBM的优势,提出将LightGBM和LR两个分类算法融合后应用于氢能电池诊断。第二个是针对氢能电池的寿命预测,提出通过重构原始数据以减少数据量并提取代表性数据。利用局部加权回归散点平滑法将数据平滑化,去除采集数据中的噪声和尖峰。最后,将处理后的数据结合LSTM算法应用于氢能电池寿命的预测。保证了诊断和预测结果的准确性和完整性。其次,根据氢能电池数据分析场景和实际需求,设计并搭建了氢能电池数据分析平台。该平台具有氢能电池故障诊断、寿命预测、相似度查询等功能。同时为用户提供一套完整且良好的交互界面,用户对数据操作更方便、可视化更为直观。最后,对平台进行全面部署和测试,通过测试验证了设计合理性和正确性。并对平台设计尚不完善的的地方提出了改进的方向。