CN112117475A - 一种燃料电池水管理子系统故障检测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，基于局部保留投影与学习向量量化神经网络，氢燃料电池水管理子系统故障诊断非常庞杂，膜干燥故障与水淹故障都能引起氢燃料电池电堆电压下降，而且下降的趋势非常相似，水淹故障与膜干燥故障都能对氢燃料电池的内部部件和外部输出性能产生不必要的损伤，但是可以从材料属性、内部机理催化和外部操作控制等层面明显减小氢燃料电池膜干故障和水淹故障出现的概率，准确快速地检测氢燃料电池水管理子系统故障就显得尤为重要，基于人工智能算法的氢燃料电池故障诊断方法具有操作简单、拓展性强和无需专业知识的优点，可用于氢燃料电池系统的故障诊断。

Description

一种燃料电池水管理子系统故障检测装置及方法
技术领域
本发明涉及一种燃料电池水管理子系统故障检测技术的技术领域，具体涉及一种氢燃料电池水管理子系统故障检测装置及方法。
背景技术
氢燃料电池是目前世界上最具发展前途的发电装置之一。因为氢燃料电池发电装置拥有功率密度高、发电效率高、无排放污染、负载响应快与工作温度低的优势，氢燃料电池汽车与大巴车已经在部分示范性工程中得到实际运用。然而，氢燃料电池的故障率高与维护成本贵的难题是制约其大规模推广应用的关键。
为了提高氢燃料电池的可靠性和安全性，主要从材料与控制共两个方面进行提升改造。从材料方面进行改造存在成本高昂等缺陷，因此从控制方面提升氢燃料电池的可靠性得到更多科研工作者的关注。主要分为基于模型的氢燃料电池故障诊断方法与基于人工智能算法的氢燃料电池故障诊断方法两种模式。由于氢燃料电池发电系统是一种多维多尺度非线性动态的复杂系统，因此建立准确的氢燃料电池故障诊断模型是非常困难的。目前，还没有统一的氢燃料电池模型出现。因此，基于模型的氢燃料电池故障诊断方法存在建模困难、可移植性差的缺点。基于人工智能算法的氢燃料电池故障诊断方法具有操作简单、拓展性强和无需专业知识的优点，可用于氢燃料电池系统的故障诊断。
氢燃料电池水管理子系统故障诊断非常庞杂。膜干燥故障与水淹故障都能引起氢燃料电池电堆电压下降，而且下降的趋势非常相似。水淹故障与膜干燥故障都能对氢燃料电池的内部部件和外部输出性能产生不必要的损伤，但是可以从材料属性、内部机理催化和外部操作控制等层面明显减小氢燃料电池膜干故障和水淹故障出现的概率。准确快速地检测氢燃料电池水管理子系统故障就显得尤为重要。
为了解决现有氢燃料电池水管理子系统故障检测技术的不足，本发明提出一种基于局部保留投影与学习向量量化神经网络的氢燃料电池水管理子系统故障检测装置及方法。所提出的装置及方法诊断精度高，可适用于氢燃料电池水管理子系统的故障检测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是氢燃料电池水管里子系统故障检测技术的不足，目的在于提供一种基于局部保留投影与学习向量量化神经网络的氢燃料电池水管理子系统故障检测的方法，所提出的方法诊断精度高，可适用于氢燃料电池水管理子系统的故障检测，本发明通过下述技术方案实现：
一种燃料电池水管理子系统故障检测方法,基于局部保留投影与学习向量量化神经网络，包括以下步骤：
采集实验得来的水淹故障实验数据和膜干故障实验数据作为训练数据样本；将所述训练数据样本发送至处理器中进行归一化预处理，得到训练数据样本对应的特征参量；其中，所述特征参量的范围在[0,1]内；
对所述特征参量进行局部保留投影计算，得到局部保留投影计算的结果；
对所述局部保留投影计算的结果进行降维与维数缩减处理，得到固有维数；
对所述固有维数进行相关性强提取，得出相关性强的特征变量；
随机初始学习向量量化神经网络中输入层、竞争层和输出层的权重值；得到相关性强的特征变量，将相关性强的特征变量作为输入层的输入向量；
通过计算输入向量数据与竞争层预设的每个神经元数据的欧几里得距离，得到至少一组学习向量量化神经网络输出数据；
对至少一组学习向量量化神经网络输出数据进行从小到大的排序，提取神经网络输出数据的最小值，得到神经网络输出的权重值；
对神经网络输出的权重值与标准的预设训练数据相比较后，反复迭代修正输入层、竞争层和输出层的权重值，直到误差达到极小值，记录此时输入层、竞争层和输出层的权重值，取得最终的权重值矩阵；
将述权重值矩阵更新至输入层、竞争层和输出层之中，得到更新之后的学习向量量化神经网络；
将测试数据输入到更新之后的学习向量量化神经网络中，得到输出诊断结果。
进一步，采集的水淹故障实验数据和膜干故障实验数据包括：电池电压数据、电池电流数据、电池功率数据、阴极进口流速数据、阳极进口流速数据、阴极进口压力数据、阳极进口压力数据、阴极出口压力数据、阳极出口压力数据、阴极进口温度数据、阳极进口温度数据、加热器温度数据、加热器功率数据和电堆出口温度数据。
进一步，构建氢燃料电池发电系统测试平台，并进行水淹故障实验和膜干故障实验的调节过程为：把运行参量调节成额定值，降低氢燃料电池的温度和反应气体(包括空气和氢气)的湿度，以使氢燃料电池系统分别工作于正常状态、膜干故障状态和水淹故障状态，使用压力、温度、电压、流速等14个传感器实时监测氢燃料电池发电系统的原始实验数据。
进一步，所述构建氢燃料电池发电系统测试平台涉及到的氢燃料电池测试装置包含氢燃料电池电堆、一套空气供给子系统、一套氢气供给子系统、一套冷却水循环子系统与一套电子负载。
进一步，本发明所涉及到的氢燃料电池测试装置中，氢燃料电池电堆的关键参数包括：活化面积、额定功率、膜厚度、铂担量与气体扩散层厚度。
进一步，所述学习向量量化神经网络设置的参数为
Figure BDA0002712648890000031
net.trainParam.show＝10，net.trainParam.lr＝0.5，net.trainParam.goal＝0.1，learning.rate＝0.1，learning.function＝learnlv1。
进一步，采用局部保留投影算法将14维的原始数据降维成5维的固有维数，其中14维的原始数据为电池电压数据、电池电流数据、电池功率数据、阴极进口流速数据、阳极进口流速数据、阴极进口压力数据、阳极进口压力数据、阴极出口压力数据、阳极出口压力数据、阴极进口温度数据、阳极进口温度数据、加热器温度数据、加热器功率数据和电堆出口温度数据。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
氢燃料电池水管理子系统故障诊断非常庞杂，膜干燥故障与水淹故障都能引起氢燃料电池电堆电压下降，而且下降的趋势非常相似，水淹故障与膜干燥故障都能对氢燃料电池的内部部件和外部输出性能产生不必要的损伤，基于人工智能算法的氢燃料电池故障诊断方法具有操作简单、拓展性强和无需专业知识的优点，可用于氢燃料电池系统的故障诊断。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明专利的装置示意图。
图2是实施例中基于局部保留投影与学习向量量化神经网络的氢燃料电池水管理子系统故障检测方法框架的步骤流程图。
图3是本发明专利所涉及到的学习向量量化神经网络结构。
图4是本发明专利的氢燃料电池水管理子系统故障诊断的结果图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例一
如图2所示，一种燃料电池水管理子系统故障检测方法,基于局部保留投影与学习向量量化神经网络，包括以下步骤：
S1：采集实验得来的水淹故障实验数据和膜干故障实验数据作为训练数据样本；
S2：将所述训练数据样本发送至处理器中进行归一化预处理，得到训练数据样本对应的特征参量；其中，所述特征参量的范围在[0,1]内；
S3：对所述特征参量进行局部保留投影计算，得到局部保留投影计算的结果；
S4：对所述局部保留投影计算的结果进行降维与维数缩减处理，得到固有维数；
S5：对所述固有维数进行相关性强提取，得出相关性强的特征变量；
S6：随机初始学习向量量化神经网络中输入层、竞争层和输出层的权重值；得到相关性强的特征变量，将相关性强的特征变量作为输入层的输入向量；
S7：通过计算输入向量数据与竞争层预设的每个神经元数据的欧几里得距离，得到至少一组学习向量量化神经网络输出数据，其中用MATLAB计算欧几里得距离方法为：
Figure BDA0002712648890000041
Figure BDA0002712648890000051
S8：对至少一组学习向量量化神经网络输出数据进行从小到大的排序，提取神经网络输出数据的最小值，得到神经网络输出的权重值；
S9：对神经网络输出的权重值与标准的预设训练数据相比较后，反复迭代修正输入层、竞争层和输出层的权重值，直到误差达到极小值，记录此时输入层、竞争层和输出层的权重值，取得最终的权重值矩阵；
S10：将述权重值矩阵更新至输入层、竞争层和输出层之中，得到更新之后的学习向量量化神经网络；
S11：将测试数据输入到更新之后的学习向量量化神经网络中，得到输出诊断结果。如图1所示，进一步优化，本发明所涉及到的氢燃料电池测试装置包含氢燃料电池电堆、一套空气供给子系统、一套氢气供给子系统、一套冷却水循环子系统与一套电子负载；
进一步优化，本发明所涉及到的氢燃料电池测试装置中，氢燃料电池电堆的关键参数包括：活化面积、额定功率、膜厚度、铂担量与气体扩散层厚度；
进一步优化，本发明主要研究氢燃料电池子系统水管理子系统故障，即膜干故障与水淹故障；
进一步优化，本发明构建氢燃料电池发电系统测试平台，并进行水淹故障实验和膜干故障实验的调节过程为：把运行参量调节成额定值，降低氢燃料电池的温度和反应气体(包括空气和氢气)的湿度，以使氢燃料电池系统分别工作于正常状态、膜干故障状态和水淹故障状态。使用压力、温度、电压、流速等传感器实时监测氢燃料电池发电系统的原始实验数据；
进一步优化，本发明装置共采集14个传感器信号，包括电池电压、电池电流、电池功率、阴极进口流速、阳极进口流速、阴极进口压力、阳极进口压力、阴极出口压力、阳极出口压力、阴极进口温度、阳极进口温度、加热器温度、加热器功率,电堆出口温度等；
进一步优化，学习向量量化神经网络的网络结构分为输入层、竞争层与输出层共三层。其中，输出层的三层对应的是三种故障类型；
进一步优化，学习向量量化神经网路的设置的网络参数为：net.trainParam.epochs＝1000，net.trainParam.show＝10，net.trainParam.lr＝0.5，net.trainParam.goal＝0.1，learning.rate＝0.1，learning.function＝learnlv1。
在实验台上进行PEMFC水故障实验，健康模式分为膜干故障、水淹故障和正常状态。实验数据集共选取数据600组，其中膜干故障数据200组，水淹故障数据200组，正常状态数据200组。按照5:5的比例划分训练集和测试集，即300组数据集作为训练集，其中包括100组膜干数据，100组水淹数据和100组正常状态数据，剩余的300组数据作为测试集，其中包括100组膜干数据，100组水淹数据和100组正状态数据，局部保留投影算法将14维的原始数据降维成5维的固有维数。设置的学习向量量化神经网络的网络结构见图3所示，输入层设置为5层，竞争层设置为11层，输出层设置为3层，其中，输出层的3层对应的是三种故障类型，设置网络参数如下：net.trainParam.epochs＝1000，net.trainParam.show＝10，net.trainParam.lr＝0.5，net.trainParam.goal＝0.1，learning.rate＝0.1，learning.function＝learnlv1。
可以得到：故障检测结果见图4所示，正常状态诊断准确率为99％，膜干故障诊断准确率为98％，水淹故障诊断准确率为98％，平均诊断正确率为98.33％，一组正常状态的数据被误诊为膜干燥故障，两组干燥状态数据被错误诊断为水淹故障，两组水淹状态数据被误诊断为膜干故障，诊断结果表明，该故障检测方法能够较准确地识别质子交换膜燃料电池水管理子系统的故障，表明本发明所提出的装置及方法可适用于氢燃料电池水管理子系统故障检测，所提装置及方法具有较高的诊断精度。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种燃料电池水管理子系统故障检测方法,基于局部保留投影与学习向量量化神经网络，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集实验得来的水淹故障实验数据和膜干故障实验数据作为训练数据样本；
S2：将所述训练数据样本发送至处理器中进行归一化预处理，得到训练数据样本对应的特征参量；其中，所述特征参量的范围在[0,1]内；
S3：对所述特征参量进行局部保留投影计算，得到局部保留投影计算的结果；
S4：对所述局部保留投影计算的结果进行降维与维数缩减处理，得到固有维数；
S5：对所述固有维数进行相关性强提取，得出相关性强的特征变量；
S6：随机初始学习向量量化神经网络中输入层、竞争层和输出层的权重值；得到相关性强的特征变量，将相关性强的特征变量作为输入层的输入向量；
S7：通过计算输入向量数据与竞争层预设的每个神经元数据的欧几里得距离，得到至少一组学习向量量化神经网络输出数据；
S8：对至少一组学习向量量化神经网络输出数据进行从小到大的排序，提取神经网络输出数据的最小值，得到神经网络输出的权重值；
S9：对神经网络输出的权重值与标准的预设训练数据相比较后，反复迭代修正输入层、竞争层和输出层的权重值，直到误差达到极小值，记录此时输入层、竞争层和输出层的权重值，取得最终的权重值矩阵；
S10：将述权重值矩阵更新至输入层、竞争层和输出层之中，得到更新之后的学习向量量化神经网络；
S11：将测试数据输入到更新之后的学习向量量化神经网络中，得到输出诊断结果。
2.根据权利要求1所述的一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，其特征在于，采集的水淹故障实验数据和膜干故障实验数据包括：电池电压数据、电池电流数据、电池功率数据、阴极进口流速数据、阳极进口流速数据、阴极进口压力数据、阳极进口压力数据、阴极出口压力数据、阳极出口压力数据、阴极进口温度数据、阳极进口温度数据、加热器温度数据、加热器功率数据和电堆出口温度数据。
3.根据权利要求1所述的一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，其特征在于，构建氢燃料电池发电系统测试平台，并进行水淹故障实验和膜干故障实验的调节过程为：把运行参量调节成额定值，降低氢燃料电池的温度和反应气体(包括空气和氢气)的湿度，以使氢燃料电池系统分别工作于正常状态、膜干故障状态和水淹故障状态。
4.根据权利要求3所述的一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，其特征在于，所述构建氢燃料电池发电系统测试平台涉及到的氢燃料电池测试装置包含氢燃料电池电堆、一套空气供给子系统、一套氢气供给子系统、一套冷却水循环子系统与一套电子负载。
5.根据权利要求1所述的一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，其特征在于，所述学习向量量化神经网络设置的参数为
Figure FDA0002712648880000021
net.trainParam.show＝10，net.trainParam.lr＝0.5，net.trainParam.goal＝0.1，learning.rate＝0.1，learning.function＝learnlv1。
6.根据权利要求1所述的一种燃料电池水管理子系统故障检测方法，其特征在于，采用局部保留投影算法将14维的原始数据降维成5维的固有维数。
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