CN112993336B - 用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法，包括：采集质子交换膜燃料电池的标定I‑V曲线；通过曲线拟合得到标定模型参数；采集工作时燃料电池的实时I‑V曲线，得到电池实时内阻R和极限扩散电流密度J_L；通过对比标定模型参数和实时模型参数来判断电池故障类型，并进行故障消除操作。本发明简单易行，能够消除电池衰减对模型参数带来的影响，且无需额外的设备，降低系统成本和复杂性，避免附加故障。

Description

用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法

技术领域

本发明涉及燃料电池故障诊断技术领域，尤其涉及一种适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法。

背景技术

质子交换膜燃料电池具有转化效率高、清洁无污染、室温下快速启动等优点，是一种理想的车载动力源。然而在质子交换膜燃料电池商业化进程中，燃料电池系统的稳定性和可靠性成为了人们日益关注的焦点。故障诊断技术旨在实时监测电堆状态，及时发现并排除故障，进而提高系统的稳定性和可靠性。该技术的应用对车用燃料电池系统的耐久性、可靠性和可维护性具有重要意义。

质子交换膜燃料电池在工作过程中需要有良好的增湿才能保证电化学反应的正常进行，但常常由于不当的水管理和热管理导致燃料电池出现水淹和脱水故障，影响燃料电池的正常工作，甚至加速电池衰减。因此，研究水管理故障诊断方法具有十分重要的应用价值。专利(CN109726452A)基于等效电路模型来拟合电化学阻抗谱实验数据，得到模型参数，随后采用二叉树支持向量机来对故障进行分类处理，对质子交换膜燃料电池内部容易发生的膜干、水淹、空气饥饿等故障进行诊断。类似的，文献(N.Fouquet,et al.Journal ofPower Sources,2006,159:905–913.)通过等效电路拟合的方法获取模型参数，然后再根据模型参数的分布特征进行水淹和脱水故障的诊断。以上方法虽然均可进行故障诊断，但是等效电路模型的建立充满挑战，而且额外的测量设备增加了系统成本，提高了附加故障的风险。专利(CN201910505040.4)公开的故障诊断方法包括离线处理和在线处理，离线处理根据传感器采集的燃料电池的运行和故障数据建立故障数据库，而在线处理根据故障数据库对运行故障进行识别。但是该方法需要大量的运行数据来建立故障诊断数据库，且电池衰减也会对故障阈值产生影响。专利(CN200510126365.X)首先在质子交换膜润湿良好的情况下采集不同温度、电流下的三维谱图R_Ω′＝f(T,I)，再根据实际运行时的电池电压变化值ΔV和电流变化值ΔI，计算阻抗值R_Ω＝ΔV/ΔI，并通过比较来判定是否缺水。该方法虽然避免了附加设备使用，但缺点是其未考虑电池衰减对模型参数(或阈值)的影响，进而限制其应用。

现有技术多采用等效电路模型参数识别的方法进行故障诊断，但是等效电路模型的建立充满挑战，额外的测量设备也增加了系统成本与复杂性，而且普遍未考虑电池衰减对模型参数(或阈值)的影响。

发明内容

根据上述提出现有检测系统复杂成本高的技术问题，而提供适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法。本发明通过反复的标定来消除电池衰减对模型参数的影响，且无需额外测量的设备，降低系统成本和复杂性，避免附加故障。

本发明采用的技术手段如下：

1、一种适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法，包括：

S1、采集润湿情况良好条件下质子交换膜燃料电池的标定I-V数据；

S2、根据I-V曲线模型，通过曲线拟合的方法识别标定模型参数，所述标定模型参数包括电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*、极限电流密度标定值J_L ^*以及电池内阻标定值R^*；

S3、采集工作时燃料电池的实时I-V曲线数据；

S4、提取电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*以及实时I-V曲线数据，并通过曲线拟合的方法得到电池实时内阻R和极限扩散电流密度J_L；

S5、根据电池内阻标定值R^*、电池实时内阻R、极限电流密度标定值J_L ^*以及极限扩散电流密度J_L，判断电池故障类型，并进行故障消除操作；

S6、重复步骤S3～S5，直到经过设定的标定时间后，重新实施S1。

较现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明通过反复的标定来消除电池衰减对模型参数的影响，且无需额外测量的设备，降低系统成本和复杂性，避免附加故障。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法执行流程图。

图2为实施例1中质子交换膜燃料电池的标定I-V曲线及其拟合效果图。

图3为实施例1中质子交换膜燃料电池的实时I-V曲线及其拟合效果图。

图4为实施例1中质子交换膜燃料电池脱水故障对比图。

图5为实施例2中质子交换膜燃料电池的标定I-V曲线及其拟合效果图。

图6为实施例2中质子交换膜燃料电池的实时I-V曲线及其拟合效果图。

图7为实施例2中质子交换膜燃料电池水淹故障对比图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1所示，本发明提供了一种适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法，包括：

S1、采集润湿情况良好条件下质子交换膜燃料电池的标定I-V曲线，所述I-V曲线模型为

其中，U_ave是电堆平均电压；U_stack是电堆总电压；N是电堆中单池数目；E₀是单池开路电压；

是气体常数；T是电池温度；n是电子转移数目；α是电子转移系数；F是法拉第常数；j是电流密度；j₀是交换电流密度；R是电池内阻；k是扩散系数；j_L是极限扩散电流密度。

S2、根据标定I-V曲线模型，通过曲线拟合的方法识别标定I-V曲线得到标定模型参数，所述标定模型参数包括电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*、极限电流密度标定值J_L ^*以及电池内阻标定值R^*。

S3、采集工作时燃料电池的实时I-V曲线。

S4、提取电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*以及实时I-V曲线模型，并通过曲线拟合的方法得到电池实时内阻R和极限扩散电流密度J_L。

S5、根据电池内阻标定值R^*、电池实时内阻R、极限电流密度标定值J_L ^*以及极限扩散电流密度J_L，判断电池故障类型，并进行故障消除操作，包括：

若(1+K)·R^*＜R，其中K为区间系数K∈[0,0.2]，则判断电池发生脱水故障，控制系统通过提高増湿温度来消除故障；

若(1-K)·R^*＞R且(1-K)·J_L ^*＞J_L，则判断电池发生水淹故障，控制系统通过增加气体计量比来消除故障。

S6、重复步骤S3～S5，直到经过设定的标定时间后，重新实施S1。

下面通过具体的应用实例对本发明的技术方案做进一步说明。

实施例1

如图2-4所示，为本发明应用于质子交换膜燃料电池，在电堆工作温度为60℃，増湿度为60％RH，I-V曲线数据采集范围为：0～1.25A cm^-2的条件下得到的检测结果示意。

根据I-V曲线模型对上述采集的数据进行曲线拟合，结果为：E₀ ^*＝1.01138V、J₀ ^*＝0.00056Acm²、R^*＝0.13624Ωcm²和J_L ^*＝1.34273Acm²，拟合效果如图2所示，可以看出实验数据和拟合数据高度一致，表明拟合的模型参数具有较高的可信度。

采集电堆实时工作时的I-V曲线数据，数据采集范围为：0～1.25A cm^-2；

标定值E₀ ^*、J_L ^*和电堆实时工作时的I-V曲线数据带入I-V曲线模型，并通过曲线拟合的方法得到电堆的实时内阻R和极限扩散电流密度J_L，结果为R＝0.15473Ωcm²、J_L＝1.37230Acm²，拟合效果如图3所示，可以看出实验数据与拟合数据高度一致，表明拟合电堆的实时内阻R和极限扩散电流密度J_L可信度较高。

比较当前的电池内阻和标定内阻，因为(1+K)·R^*＜R，说明电堆发生脱水故障(K取0.1)。由图4可以看出该方法可以有效判定脱水故障。

实施例2

如图5-7所示，为本发明应用于质子交换膜燃料电池，在电堆工作温度为80℃，増湿度为50％RH，I-V曲线数据采集范围为：0.05～1.65A cm^-2的条件下得到的检测结果示意。

根据I-V曲线模型对上述采集的数据进行曲线拟合，结果为：E₀ ^*＝0.99957V、J₀ ^*＝0.00096Acm²、R^*＝0.02792Ωcm²和J_L ^*＝1.69612Acm²，拟合效果如图5所示，可以看出实验数据和拟合数据高度一致，表明拟合的模型参数具有较高的可信度。

采集电堆实时工作时的I-V曲线数据，数据采集范围为：0.05～1.35A cm^-2；

标定值E₀ ^*、J_L ^*和电堆实时工作时的I-V曲线数据带入I-V曲线模型，并通过曲线拟合的方法得到电堆的实时内阻R和极限扩散电流密度J_L，结果为R＝0.00115Ωcm²、J_L＝1.35213Acm²，拟合效果如图6所示，可以看出实验数据与拟合数据高度一致，表明拟合电堆的实时内阻R和极限扩散电流密度J_L可信度较高。

比较当前的电池内阻和标定内阻，因为(1-K)·R^*＞R且(1-K)·J_L ^*＞J_L，说明电堆发生水淹故障(K取0.2)。由图6可以看出该方法可以有效判定水淹故障。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (2)

1.一种适用于车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法，其特征在于，包括：

S1、采集润湿情况良好条件下质子交换膜燃料电池的标定I-V数据；

S2、根据I-V曲线模型，通过曲线拟合的方法识别标定模型参数，所述标定模型参数包括电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*、极限电流密度标定值J_L ^*以及电池内阻标定值R^*；

S3、采集工作时燃料电池的实时I-V曲线数据；

S4、提取电池开路电压标定值E₀ ^*、电流密度标定值J₀ ^*以及实时I-V曲线数据，并通过曲线拟合的方法得到电池实时内阻R和极限扩散电流密度J_L；

S5、根据电池内阻标定值R^*、电池实时内阻R、极限电流密度标定值J_L ^*以及极限扩散电流密度J_L，判断电池故障类型，并进行故障消除操作，包括：

若(1+K)·R^*＜R，其中K为区间系数，且K∈[0,0.2]，则判断电池发生脱水故障，控制系统通过提高增湿温度来消除故障；

若(1-K)·R^*＞R且(1-K)·J_L ^*＞J_L，其中K为区间系数，且K∈[0,0.2]，则判断电池发生水淹故障，控制系统通过增加气体计量比来消除故障；

S6、重复步骤S3～S5，直到经过设定的标定时间后，重新实施S1。

2.根据权利要求1所述的车用燃料电池衰减过程的水管理故障诊断方法，其特征在于，所述I-V曲线模型为

其中，U_ave是电堆平均电压；U_stack是电堆总电压；N是电堆中单池数目；E₀是单池开路电压；

是气体常数；T是电堆温度；n是电子转移数目；α是电子转移系数；F是法拉第常数；j是电流密度；j₀是交换电流密度；R是电池内阻；k是扩散系数；j_L是极限扩散电流密度。

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