CN103840183B - 用于空气存储阴极碳损失估算的车辆应用 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于空气存储阴极碳损失估算的车辆应用，具体提供一种用于估算例如在车辆关闭时间期间车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失量的系统和方法。所述系统和方法包括估算燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量以及基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算碳损失的量。

Description

用于空气存储阴极碳损失估算的车辆应用
技术领域
本发明总体上涉及一种用于估算燃料电池系统的燃料电池堆中的阴极碳损失的系统和方法，更具体地涉及一种用于估算燃料电池系统的燃料电池堆中的由空气存储导致的阴极碳损失并且调节燃料电池运转策略来补偿该阴极碳损失的系统和方法。
背景技术
氢是一种非常有吸引力的燃料，因为氢是清洁的并且可用于在燃料电池中有效地产生电。氢燃料电池是一种包括阳极和阴极以及介于两者之间的电解质的电化学装置。阳极接收氢气，而阴极接收氧气或空气。氢气在阳极催化剂处离解以产生质子和电子。质子穿过电解质到达阴极。质子与氧和电子在阴极催化剂处反应以产生水。来自阳极的电子不能穿过电解质，并因此被引导穿过负载以便在被发送到阴极之前做功。
质子交换膜燃料电池(PEMFC)是用于车辆的流行燃料电池。质子交换膜燃料电池通常包括固体聚合物电解质质子传导膜－例如聚全氟磺酸膜。阳极和阴极通常但不总是包括精细的催化剂颗粒－通常是支撑在碳粒子上并且与离子聚合物混合的高活性催化剂-例如铂(Pt)。催化混合物沉积在膜的相反侧上。阳极催化混合物、阴极催化混合物和膜的组合限定膜电极组件(MEA)。膜电极组件制作成本比较昂贵而且需要某些条件来进行有效操作。
若干燃料电池通常组合在一个燃料电池堆中以生成期望的功率。例如，用于车辆的典型燃料电池堆可具有200或更多个堆叠的燃料电池。燃料电池堆接收阴极输入气体，所述阴极输入气体通常是在压缩机作用下穿过燃料电池堆的空气流。不是所有氧都被燃料电池堆消耗，一些空气作为阴极排出气体被排出，所述阴极排出气体可包括作为燃料电池堆的副产品的水。燃料电池堆还接收流入到电池堆阳极侧的阳极输入氢气。
燃料电池堆包括定位在燃料电池堆中的若干膜电极组件之间的一系列双极板，其中双极板和膜电极组件定位在两个端板之间。对燃料电池堆中的相邻燃料电池而言，双极板包括阳极侧和阴极侧。设置在双极板阳极侧上的阳极气流流场允许阳极反应气体流向相应的膜电极组件。设置在双极板阴极侧上的阴极气流流场允许阴极反应气体流向相应的膜电极组件。一个端板包括阳极气流通道，而另一个端板包括阴极气流通道。双极板和端板由导电材料－例如不锈钢或导电复合材料制成。端板将燃料电池产生的电流传导出燃料电池堆。双极板还包括冷却流体流过其中的流动通道。
燃料电池内的膜需要具有足够水含量，以便穿过膜的离子阻力足够低从而有效地传送质子。膜湿度可来自燃料电池堆的水副产品或者外部湿度。反应物穿过燃料电池堆的流动通道的流动对电池膜具有干燥效果(在反应物流的入口处最显著)。然而，流动通道内的水滴的聚集可阻止反应物流过其中，并且可因为低反应物气流而导致电池故障，因此影响燃料电池堆的稳定性。反应物气流通道中以及气体扩散层(GDL)内水的聚集在低燃料电池堆输出负载时尤其棘手。
如上所述，水作为燃料电池堆运转的副产品而产生。因此，来自燃料电池堆的阴极排出气体将通常包括水蒸气和液体水。所属领域中公知使用水蒸气传送(WVT)单元来捕获阴极排出气体中的一些水，并且使用这些水来加湿阴极输入空气流。在水传送元件-例如膜的一侧处的阴极排出气体中的水，被水传送元件吸收并且输送到水传送元件的另一侧处的阴极空气流中。
在燃料电池系统的运转期间发生的多种情况导致燃料电池堆电压和性能的永久损失-例如催化剂活性的损失以及阴极碳载体腐蚀。阴极碳载体腐蚀对燃料电池堆性能的影响是非线性的并且在燃料电池电动车辆(FCEV)的关闭时间期间可能由燃料电池堆中空气的存储导致。阴极碳载体腐蚀是不可逆的并且如果不减轻的话可能限制燃料电池寿命。2011年4月26日提交的、序号为No.13/094300、标题为“用于燃料电池堆健康定量的车载算法”的美国专利申请被转让给本申请的受让人并且在此通过引用并入本申请中，所述美国专利申请公开了一种用于确定燃料电池堆中的燃料电池的健康的方法，所述方法包括确定燃料电池堆中的燃料电池的催化剂层的催化剂载体面积和剩余的催化剂表面面积，所述确定可被用于估算燃料电池堆电压。然而，在本领域中需要一种估算由车辆关闭时间的空气存储导致的碳损失的方式，所述方式允许一旦达到预定的估算碳损失限制就减轻碳损失或碳损失对燃料电池性能的影响以便延迟燃料电池故障，从而延长燃料电池堆的寿命。
发明内容
根据本发明的教导，公开了一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失的量的系统和方法。所述系统和方法包括估算燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量以及基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算碳损失的量。
方案1. 一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失量的方法，所述方法包括：
估算燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量；以及
基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算碳损失的量。
方案2. 如方案1所述的方法，其中当车辆处于关闭状态时进行燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的估算。
方案3. 如方案1所述的方法，其中确定燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量包括使用气体浓度模型。
方案4. 如方案1所述的方法，其中当发生车辆起动请求时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量终止。
方案5. 如方案1所述的方法，其中基于燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量计算碳损失的量包括使用下列公式：
事件碳损失
其中,MC是12.0107g碳/mol碳，F是96485 C/mole-，R是8.314J/mol·K，t是关闭持续时间(在确定燃料电池堆中的氢浓度为零之后)，T是关闭时间的平均温度，η是T校正的超电势，并且iO、Ea、α、m是取决于材料的经验拟合参数，这些参数可取决于：(1)用于燃料电池堆12的燃料电池中的碳载体的材料，(2)催化剂表面面积以及(3)催化剂装载量，回归模型被用于找出这些取决于材料的经验拟合参数。
方案6. 如方案1所述的方法，进一步包括加上每次车辆处于关闭状态并且氢浓度为零时发生的碳损失的量从而给出总体阴极碳损失估算值。
方案7. 如方案6所述的方法，进一步包括如果所述总体碳损失估算值大于预定碳损失限制就采取补救动作。
方案8. 如方案7所述的方法，其中所述补救动作包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
方案9. 一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失的量的方法，所述方法包括：
确定所述车辆处于车辆关闭状态；
估算当车辆处于车辆关闭状态时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量；
基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算事件碳损失；
将所述事件碳损失加上空气存储碳损失值来确定总体空气存储碳损失；以及
如果总体空气存储碳损失的量大于预定阈值就采取一个或多个补救动作。
方案10. 如方案9所述的方法，其中所述空气存储碳损失值等于所有先前事件碳损失的总和或者等于零。
方案11. 如方案9所述的方法，其中当发生车辆起动请求时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量终止。
方案12. 如方案9所述的方法，其中估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量包括使用气体浓度模型。
方案13. 如方案9所述的方法，其中所述补救动作包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
方案14. 如方案9所述的方法，进一步包括如果总体空气存储碳损失大于预定阈值就在相对于正常运转状态更干燥的状态下运转燃料电池堆。
方案15. 一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失量的控制系统，所述系统包括：
用于确定所述车辆处于车辆关闭状态的装置；
用于估算当车辆处于车辆关闭状态时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量的装置；
用于基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算事件碳损失的装置；
用于将所述事件碳损失加到空气存储碳损失值中来确定总体空气存储碳损失的装置；以及
用于如果总体空气存储碳损失的量大于预定阈值就采取一个或多个补救动作的装置。
方案16. 如方案15所述的控制系统，其中所述用于估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的装置包括使用气体浓度模型。
方案17. 如方案15所述的控制系统，其中当发生车辆起动请求时所述用于估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的装置停止运转。
方案18. 如方案15所述的控制系统，其中所述用于采取一个或多个补救动作的装置包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
方案19. 如方案18所述的控制系统，进一步包括如果总体空气存储碳损失大于预定阈值就在相对于正常运转状态更干燥的状态下运转燃料电池堆的装置。
通过结合附图来参阅下面的描述和所附权利要求，本发明的附加特征将变得清楚。
附图说明
图1是燃料电池系统的示意方框图；
图2是流程图，图中示出了用于估算燃料电池堆中的阴极碳损失的操作以及如果已经达到阴极碳损失的预定阈值则可能采取的补救动作；以及
图3是横轴上为车辆运行时间且纵轴上为电池电压的图表。
具体实施方式
下面对涉及用于估算燃料电池系统的燃料电池堆中的碳损失的系统和方法的、本发明的实施方式的论述本质上仅是示例性的，决非用于限制本发明或者其应用或用途。
图1是包括燃料电池堆12的燃料电池系统10的示意方框图。压缩机16通过加湿阴极输入空气的水蒸气传送(WVT)单元18在阴极输入管线14上提供空气流到燃料电池堆12的阴极侧。WVT单元18是一种适当加湿装置，其中诸如焓轮、蒸发器等的其他种类的加湿装置可适于加湿阴极进入空气。阴极排出气体在阴极排出气体管线20上通过背压阀22从燃料电池堆12输出。排出气体管线20将阴极排气引导至WVT单元18，以便提供湿气来加湿阴极进入空气。如下面更详细描述的，控制器26控制各种燃料电池堆操作-包括各种控制算法以及燃料电池系统装置。
燃料电池堆12的阳极侧在阳极输入管线30上从氢源32接收氢气并且在管线34上通过阀36-例如放泄阀、吹扫阀等提供阳极排出气体。泵38将冷却流体泵送通过燃料电池堆12以及所述燃料电池堆12外部的冷却回路40，从而控制所述燃料电池堆12的温度。控制燃料电池堆12的温度来控制诸如燃料电池堆湿度的操作参数。
图2是示出了一种用于操作阴极碳载体损失估算算法的过程的流程图50，所述算法采用模型来估算在燃料电池系统关闭时间期间由燃料电池堆12中的空气存储导致的阴极碳载体损失，如下面更详细描述的，其中一旦达到预定的估算碳载体损失限制，所述算法还减轻由阴极碳载体损失导致的阴极碳载体腐蚀率或燃料电池堆性能损失。在菱形决策图框52处通过确定包括燃料电池系统10的车辆是否处于车辆关闭状态来开始所述算法(它是控制器26的一部分)。如果所述算法确定车辆处于车辆关闭状态，那么所述算法在方框54处使用气体浓度模型来计算燃料电池堆12的氢浓度。2010年3月10日提交的、序号为No.12/721416、标题为“估算在停止和起动时燃料电池系统中的氢浓度估算值的在线方法”的美国专利申请中描述了可使用的氢浓度模型的示例，该美国专利申请被转让给本申请的受让人并且在此通过引用并入本申请中。
一旦在方框54处计算了燃料电池堆12的氢浓度，那么算法在菱形决策图框56处确定燃料电池堆12的氢浓度是否等于零。如果是的话，算法在方框58处增加事件时间。当氢浓度等于零时算法开始增加事件时间，因为假定在开始发生碳损失之前燃料电池堆12处于空气富足状态。如果在菱形决策图框56处燃料电池堆12的氢浓度不等于零，那么算法返回到方框54来使用上述气体浓度模型计算燃料电池堆12的氢浓度。
一旦算法在方框58处增加了事件时间，那么算法在菱形决策图框60处确定是否发生启动请求。如果没有发生启动请求，那么算法返回到方框58并且继续增加事件时间。如果在菱形决策图框60处发生启动请求，那么算法通过将先前的空气存储碳损失加上事件碳损失来确定总体空气存储碳损失。事件碳损失使用下述公式确定：
事件碳损失 (1)
其中,MC是12.0107g碳/mol碳（克碳/摩尔碳），F是96485 C/mol e-，R是8.314J/mol·K，t是关闭持续时间(在确定燃料电池堆中的氢浓度为零之后)，T是关闭时间平均温度，η是T校正的超电势，并且iO、Ea、α、m是取决于材料的经验拟合参数，这些参数可取决于：(1)用于燃料电池堆12的燃料电池中的碳载体的材料，(2)催化剂表面面积以及(3)催化剂装载量。回归模型被用于找出这些取决于材料的经验拟合参数。
使用上面的公式(1)，算法确定事件碳损失并且将所述事件碳损失加到空气存储碳损失中，所述空气存储碳损失是一个或多个先前关闭状态期间的事件碳损失，在所述先前关闭状态期间燃料电池堆12的氢浓度为零。如果没有期间燃料电池堆12的氢浓度为零的先前车辆关闭状态，那么空气存储碳损失值将为零。每次计算事件碳损失时，要加上空气存储碳损失值，以便通过算法随着时间追踪由空气存储导致的累积碳损失以及每个独立事件碳损失。如下面进一步论述的，算法以此方式作为车辆关闭时间的函数来预测碳损失。
一旦在方框62处确定了总体空气存储碳损失，那么算法返回到菱形决策图框52来确定车辆是否处于关闭状态。如果是的话，算法继续如上面详细论述的来确定事件碳损失。如果在菱形决策图框52处车辆没有处于关闭状态，那么算法在菱形决策图框64处确定总体空气存储碳损失是否大于预定碳损失限制阈值。如果不是的话，算法返回到菱形决策图框52来确定车辆是否处于关闭状态。在菱形决策图框64处如果总体空气存储碳损失大于预定碳损失限制，那么在方框66处算法向控制器26发送信号来启用一个或多个补救动作。补救动作包括通过改变燃料电池堆12的湿度和/或温度来启用燃料电池系统10以使其在较干燥的运转状态下操作。可采取的其他补救动作包括通过其他机制减少碳损失。例如，如2011年6月7日提交的、序号为NO.13/155047、标题为“智能车内活性恢复策略”的美国专利申请中描述的，可以使用诸如通过减轻策略执行电压恢复技术的补救动作，该美国专利申请被转让给本申请的受让人并且在此通过引用并入本申请中。所述额外补救动作包括用于在关闭之后添加氢的方法以及燃料电池堆的重置，所述用于在关闭之后添加氢的方法如2009年12月11日提交的、序号为NO.12/636318、标题为“用于在关闭之后添加氢的燃料电池操作方法”的美国专利申请中描述，该美国专利申请被转让给本申请的受让人并且在此通过引用并入本申请中，所述燃料电池堆的重置如2009年10月16日提交的、序号为NO.12/580912、标题为“用于执行现场燃料电池组重置的自动程序”的美国专利申请中描述，该美国专利申请被转让给本申请的受让人并且在此通过引用并入本申请中。一旦在方框66处采取了补救动作，那么算法返回到菱形决策图框52来确定车辆是否处于关闭状态。
图3是横轴上为车辆运行时间且纵轴上为电池电压的图表。由线70指示正常燃料电池运转并且在线72处示出了受侵蚀的燃料电池系统的运转。受侵蚀的燃料电池系统的运转是燃料电池系统在碳载体腐蚀的情况下的运转。如图3所示，两个燃料电池系统最初的运转是相同的。在点74处，燃料电池堆12的电池电压下降并且执行车内电压恢复过程。典型的车内电压恢复过程是在湿润状态下运转燃料电池堆12-即重置燃料电池堆12。在由线70示出的正常燃料电池系统中，如在点74之后线70中的倾斜线所示的，湿润运转使燃料电池堆12的电池电压恢复。在由线72示出的受侵蚀燃料电池系统中，如在点74之后由线72中的倾斜线所示的，电压没有恢复而是在执行电压恢复过程之后继续下降。在点76处，设定了标记并且控制器26将电池电压的下降与总体空气存储碳损失组合在一起来确定是否必须在比通常使用的状态更干燥的运转状态下运转燃料电池系统以便补偿已经发生的碳损失。如图3所示，当燃料电池系统开始在比通常使用的状态更干燥的状态下运转时，电池电压开始增加，指示已经发生碳损失。
如由线72所示的，当燃料电池系统开始在点76处在更干燥的状态下运转之后，受侵蚀的燃料电池系统的电池电压增加。因为电池电压增加，在燃料电池堆12的寿命的剩余时间受侵蚀的燃料电池系统可以在更干燥的状态下运转。备选地，受侵蚀的燃料电池系统可以在更干燥的状态下运转一段时间并随后可返回到正常操作状态。如果在返回到正常运转状态之后受侵蚀的燃料电池系统的电池电压降低到低于预定阈值，那么系统可以暂时或者在燃料电池系统的寿命的剩余时间返回到更干燥的运转。
使用上面论述的算法，提供了一种机制，所述机制采用空气存储碳损失估算来动态地调节车辆运转策略从而避免或者补偿灾难性的阴极碳损失。因此，这种以前未知的信息帮助优化持久运转策略。上述补救动作是可能采取的车辆优化策略的示例，也可以使用优化持久运转的其他补救动作。避免或者补偿碳损失用于延长经历了大量空气存储事件和/或持续时间的那些车辆的车辆寿命，所述那些车辆可包括多种可能的顾客。上述算法提供了对碳损失严重程度的更好的可见性并且允许补偿燃料电池系统10(当这样做并且如果需要这样做时)。
所属领域的技术人员将会充分理解的是，在此论述的描述本发明的多个以及各种步骤和过程可涉及由计算机、处理器或者其他电子计算装置执行的操作，所述其他电子计算装置利用电气现象来处理和/或转化数据。那些计算机和电子装置可采用包括非临时性计算机可读介质的各种易失性和/或非易失性存储器，所述非临时性计算机可读介质具有存储在其上的可执行程序，所述可执行程序包括能够由计算机或处理器执行的各种代码或可执行指令，其中所述存储器和/或计算机可读介质可包括所有形式和类型的存储器以及其他计算机可读介质。
前面的论述仅仅是对本发明的示例性实施方式的公开和描述。通过这些论述以及附图和权利要求，本领域技术人员将会容易地认识到，在不偏离由所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明做出各种改变、改型和变型。

Claims (17)

1.一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失量的方法，所述方法包括：
估算燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量；
基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算碳损失的量；
加上每次车辆处于关闭状态并且氢浓度为零时发生的碳损失的量，从而给出总体阴极碳损失估算值；以及
如果所述总体阴极碳损失估算值大于预定碳损失限制就采取补救动作。
2.如权利要求1所述的方法，其中当车辆处于关闭状态时进行燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的估算。
3.如权利要求1所述的方法，其中确定燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量包括使用气体浓度模型。
4.如权利要求1所述的方法，其中当发生车辆起动请求时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量终止。
5.如权利要求1所述的方法，其中基于燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量计算碳损失的量的步骤使用下列公式：
事件碳损失
其中,MC是12.0107g碳/mol碳，F是96485 C/mole-，R是8.314J/mol·K，t是在确定燃料电池堆中的氢浓度为零之后的关闭持续时间，T是关闭时间的平均温度，η是T校正的超电势，并且i0、Ea、α、m是取决于材料的经验拟合参数，这些参数取决于：(1)用于所述燃料电池堆的燃料电池中的碳载体的材料，(2)催化剂表面面积以及(3)催化剂装载量，回归模型被用于找出这些取决于材料的经验拟合参数。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述补救动作包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
7.一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失的量的方法，所述方法包括：
确定所述车辆处于车辆关闭状态；
估算当车辆处于车辆关闭状态时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量；
基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算事件碳损失；
将所述事件碳损失加上空气存储碳损失值来确定总体空气存储碳损失；以及
如果总体空气存储碳损失的量大于预定阈值就采取一个或多个补救动作。
8.如权利要求7所述的方法，其中所述空气存储碳损失值等于所有先前事件碳损失的总和或者等于零。
9.如权利要求7所述的方法，其中当发生车辆起动请求时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量终止。
10.如权利要求7所述的方法，其中估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量包括使用气体浓度模型。
11.如权利要求7所述的方法，其中所述补救动作包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
12.如权利要求7所述的方法，进一步包括如果总体空气存储碳损失大于预定阈值就在相对于正常运转状态更干燥的状态下运转燃料电池堆。
13.一种用于估算车辆中的燃料电池堆的燃料电池中的碳载体损失量的控制系统，所述系统包括：
用于确定所述车辆处于车辆关闭状态的装置；
用于估算当车辆处于车辆关闭状态时燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量的装置；
用于基于所述燃料电池堆中的氢浓度为零的时间量来计算事件碳损失的装置；
用于将所述事件碳损失加到空气存储碳损失值中来确定总体空气存储碳损失的装置；以及
用于如果总体空气存储碳损失的量大于预定阈值就采取一个或多个补救动作的装置。
14.如权利要求13所述的控制系统，其中所述用于估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的装置包括使用气体浓度模型。
15.如权利要求13所述的控制系统，其中当发生车辆起动请求时所述用于估算燃料电池堆中的氢浓度等于零的时间量的装置停止运转。
16.如权利要求13所述的控制系统，其中所述用于采取一个或多个补救动作的装置包括通过减轻策略执行电压恢复、在关闭之后添加氢以及重置燃料电池堆。
17.如权利要求16所述的控制系统，进一步包括如果总体空气存储碳损失大于预定阈值就在相对于正常运转状态更干燥的状态下运转燃料电池堆的装置。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101918365B1 (ko) * 2016-12-10 2018-11-14 현대자동차주식회사 연료전지 차량 제어시스템 및 제어방법
US10871519B2 (en) 2017-11-07 2020-12-22 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Fuel cell stack prediction utilizing IHOS
US10714767B2 (en) 2017-12-07 2020-07-14 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Fuel cell air system safe operating region
US10665875B2 (en) 2017-12-08 2020-05-26 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Path control concept
US10971748B2 (en) 2017-12-08 2021-04-06 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Implementation of feedforward and feedback control in state mediator
US11482719B2 (en) 2017-12-08 2022-10-25 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Equation based state estimate for air system controller
US10590942B2 (en) 2017-12-08 2020-03-17 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Interpolation of homotopic operating states
US10985391B2 (en) 2018-03-06 2021-04-20 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Real time iterative solution using recursive calculation
US10547070B2 (en) 2018-03-09 2020-01-28 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. STL actuation-path planning
US10916788B2 (en) 2019-01-31 2021-02-09 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Hydrogen supply system low pressure state estimator
CN112201813B (zh) * 2020-10-10 2021-08-13 上海捷氢科技有限公司 氢气燃料供应控制方法、燃料电池及汽车

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8195407B2 (en) 2009-10-09 2012-06-05 GM Global Technology Operations LLC Online method to estimate hydrogen concentration estimation in fuel cell systems at shutdown and startup
US20110091781A1 (en) 2009-10-16 2011-04-21 Gm Global Technology Operations, Inc. Automated procedure for executing in-situ fuel cell stack reconditioning
US8232014B2 (en) 2009-12-11 2012-07-31 GM Global Technology Operations LLC Fuel cell operational methods for hydrogen addition after shutdown
US8304138B2 (en) * 2010-05-26 2012-11-06 Ford Global Technologies, Llc Fuel cell system and method of use
KR101240987B1 (ko) * 2010-12-06 2013-03-11 현대자동차주식회사 연료전지 차량
US8450020B2 (en) 2011-04-26 2013-05-28 GM Global Technology Operations LLC In-vehicle algorithm for fuel cell stack health quantification

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