CN113759250A - 燃料电池的寿命预测方法 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种燃料电池的寿命预测方法，该方法包括：获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，根据每一时刻工作电流的采样数值，确定工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，若衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对衰减关系式进行更新，根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命。由于通过衰减关系式的确定系数判断所建立的衰减关系式的准确性，如果衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，就会对所建立的衰减关系式进行更新，从而提高所建立的衰减关系式的准确性。

Description

燃料电池的寿命预测方法
技术领域
本申请涉及燃料电池系统控制技术领域，特别是涉及一种燃料电池的寿命预测方法。
背景技术
质子交换膜燃料电池作为动力源，具有高效率、低噪音及短冷启动时间等优点，是汽车应用中的首选。质子交换膜燃料电池具有广阔的应用前景，但其耐久性是制约其进一步商业化的制约因素之一。寿命预测对提高质子交换膜燃料电池的耐久性具有重要意义。剩余使用寿命的预测可以指示质子交换膜燃料电池的衰变趋势，从而能够及时调整质子交换膜燃料电池的控制策略和运行条件，保持质子交换膜燃料电池高效正常运行，延长使用寿命；还能够及时观察异常情况，保护燃料电池电堆，降低维护成本。目前来说，还不存在对质子交换膜燃料电池的寿命预测的方法，因此，为了能够提高质子交换膜燃料电池的耐久性，亟需提供一种对燃料电池的剩余寿命进行分析的方法。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够满足确定质子交换膜燃料电池的剩余寿命的燃料电池的寿命预测方法。
一种燃料电池的寿命预测方法，该方法包括：
获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，采样对象包括工作电流、平均单片电压及运行温度；
根据每一时刻工作电流的采样数值，确定工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率；
根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式；
若衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对衰减关系式进行更新；
根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命。
在其中一个实施例中，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
若所有出现频率中的最大出现频率小于第二预设阈值，对于第一预设时间段中的每一子时间段，根据每一子时间段中每一时刻工作电流及平均单片电压的采样数值，确定每一子时间段对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合关系式；
将最大出现频率对应的工作电流的采样数值代入至每一子时间段对应的拟合关系式中，得到每一子时间段对应的平均单片电压的估计值；
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式。
在其中一个实施例中，燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
在其中一个实施例中，对衰减关系式进行更新，包括：
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
在其中一个实施例中，更新后的衰减关系式是线性的，更新后的衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命，包括：
确定更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至更新后的衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
在其中一个实施例中，确定系数的获取过程，包括：
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，计算平均单片电压的平均值；将每一子时间段对应的使用时长代入衰减关系式，得到每一子时间段对应的当前电压；获取每一子时间段对应的当前电压与平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的当前电压与平均值的差值的平方值进行求和，得到第一求和结果；获取每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与平均值之间的差值的平方值进行求和，得到第二求和结果；计算第一求和结果与第二求和结果之间的比值，并作为衰减关系式的确定系数。
在其中一个实施例中，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
若所有出现频率中的最大出现频率不小于第二预设阈值，根据第一预设时间段内每一时刻工作电流，确定第一预设时间段内每两个相邻时刻所对应的直线斜率，每一直线斜率是由每两个相邻时刻所确定的使用时长与工作电流所确定的；
将每一直线斜率中直线斜率的绝对值大于第三预设阈值的两个相邻时刻均作为目标时刻；
根据预设范围对每一目标时刻进行调整，得到调整后的目标时刻；
确定第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻，根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，第一时刻集合是由工作电流的采样数值为预设值的时刻所构成的，第二时刻集合是由调整后的目标时刻所构成的。
在其中一个实施例中，燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
在其中一个实施例中，对衰减关系式进行更新，包括：
根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，重新确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
在其中一个实施例中，更新后的衰减关系式是线性的，更新后的衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命，包括：
确定更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至更新后的衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
上述燃料电池的寿命预测方法，通过获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，从而确定燃料电池的剩余寿命。若衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对衰减关系式进行更新，根据更新后的衰减关系式，从而确定燃料电池的剩余寿命。一方面，由于通过衰减关系式的确定系数判断所建立的衰减关系式的准确性，如果衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，就会对所建立的衰减关系式进行更新，从而提高所建立的衰减关系式的准确性，进而提高所确定燃料电池的剩余寿命的精准度，次而实现提高质子交换膜燃料电池的耐久性。另一方面，通过获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，由于所获取的采样数值是燃料电池在实际运行过程中产生的，从而通过该采样数值所确定的衰减关系式与燃料电池的相关度更高，进而通过该衰减关系式所确定的燃料电池的剩余寿命也更加精准。
附图说明
图1为一个实施例中燃料电池的寿命预测方法的流程示意图；
图2为另一个实施例中燃料电池的寿命预测方法的流程示意图；
图3为一个实施例中工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率的柱状图；
图4为另一个实施例中工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率的柱状图；
图5为每一子时间段所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合曲线；
图6为一个实施例中衰减关系式对应的拟合曲线；
图7为一个实施例中目标时刻获取过程所对应的示意图；
图8为一个实施例中第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻的示意图；
图9为另一个实施例中衰减关系式对应的拟合曲线；
图10为一个实施例中更新后的衰减关系式对应的拟合曲线。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
质子交换膜燃料电池作为动力源，具有高效率、低噪音及短冷启动时间等优点，是汽车应用中的首选。质子交换膜燃料电池具有广阔的应用前景，但其耐久性是制约其进一步商业化的制约因素之一。寿命预测对提高质子交换膜燃料电池的耐久性具有重要意义。剩余使用寿命的预测可以指示质子交换膜燃料电池的衰变趋势，从而能够及时调整质子交换膜燃料电池的控制策略和运行条件，保持质子交换膜燃料电池高效正常运行，延长使用寿命；还能够及时观察异常情况，保护燃料电池电堆，降低维护成本。目前来说，还不存在对质子交换膜燃料电池的寿命预测的方法，因此，为了能够提高质子交换膜燃料电池的耐久性，亟需提供一种对燃料电池的剩余寿命进行分析的方法。
针对上述相关技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种燃料电池的寿命预测方法，该方法可以应用于服务器中，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。需要说明的是，本申请各实施例中提及的“多个”等的数量均指代“至少两个”的数量，比如，“多个”指“至少两个”。
在对本发明实施例的具体实施方式进行说明之前，先对本发明实施例的主要应用场景进行说明。本发明实施例中的燃料电池的寿命预测方法主要应用于预测质子交换膜燃料电池的剩余寿命的应用场景，主要是通过获取燃料电池在实际运行过程中的采样数值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，从而确定燃料电池的剩余使用寿命。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，如图1所示，提供了一种燃料电池的寿命预测方法，以该方法应用于服务器，且执行主体为服务器为例进行说明，该方法包括如下步骤：
101、获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，采样对象包括工作电流、平均单片电压及运行温度；
102、根据每一时刻工作电流的采样数值，确定工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率；
103、根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式；
104、若衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对衰减关系式进行更新；
105、根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命。
在上述步骤101中，第一预设时间段可以主要是燃料电池已使用时长中的一个时间段，燃料电池的已使用时长是从燃料电池的出厂日开始进行统计的，由此，第一预设时间段可以是从燃料电池的出厂日开始统计的时间段，也可以不是。其中，第一预设时间段的时长越长，所获取到的燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值越多，从而最终所确定的燃料电池的剩余寿命结果越精准。
在上述步骤102中，所确定的工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率可以如图3所示或者如图4所示。如图3所示，图中的横坐标代表工作电流，纵坐标代表工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率。如图4所示，图中的横坐标代表工作电流，纵坐标代表工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率。
在上述步骤104中，第一预设阈值的取值范围可以为0至1，其中，第一预设阈值的取值越接近1，所得到的衰减关系式越接近燃料电池的实际衰退情况。
本发明实施例提供的燃料电池的寿命预测方法，通过获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，从而确定燃料电池的剩余寿命。若衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对衰减关系式进行更新，根据更新后的衰减关系式，从而确定燃料电池的剩余寿命。一方面，由于通过衰减关系式的确定系数判断所建立的衰减关系式的准确性，如果衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，就会对所建立的衰减关系式进行更新，从而提高所建立的衰减关系式的准确性，进而提高所确定燃料电池的剩余寿命的精准度，次而实现提高质子交换膜燃料电池的耐久性。另一方面，通过获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，由于所获取的采样数值是燃料电池在实际运行过程中产生的，从而通过该采样数值所确定的衰减关系式与燃料电池的相关度更高，进而通过该衰减关系式所确定的燃料电池的剩余寿命也更加精准。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，如图2所示，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
201、若所有出现频率中的最大出现频率小于第二预设阈值，对于第一预设时间段中的每一子时间段，根据每一子时间段中每一时刻工作电流及平均单片电压的采样数值，确定每一子时间段对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合关系式；
202、将最大出现频率对应的工作电流的采样数值代入至每一子时间段对应的拟合关系式中，得到每一子时间段对应的平均单片电压的估计值；
203、根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式。
在上述步骤201中，以“确定的工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率如图3所示，且第二预设阈值为25％”为例，相应地，判断结果为所有出现频率中的最大出现频率小于第二预设阈值25％，此时燃料电池的运行模式可以定义为功率跟随运行模式，在功率跟随运行模式下，基于将第一预设时间段划分为多个时长相等的子时间段的方式，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式。另外，在功率跟随运行模式下，每一子时间段的划分单位可以为小时、也可以为天，本发明实施例对此不作具体限定。再者，每一子时间段中任一子时间段所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合关系式可以如下公式(1)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
V＝V0-IR；(1)
其中，V为平均单片电压，拟合关系式中的常数项V0为开路电压，R为燃料电池的欧姆阻抗，I为工作电流。需要说明的是，不同子时间段所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合关系式的区别在于：拟合关系式中的常数项V0的值及R的值是不同的。以每一子时间段的划分单位为天为例，每一子时间段所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合曲线可以如图5所示，图5中的第一个拟合曲线代表：在第一天这一子时间段中每一时刻所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合曲线，该拟合曲线的横坐标代表工作电流，纵坐标代表平均单片电压。在上述步骤203中，燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式可以如下公式(2)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
VI(t)＝VI(0)-kvt；(2)
其中，VI(t)为燃料电池的当前电压，衰减关系式中的常数项VI(0)为燃料电池的初始电压，kv为衰退率，t为燃料电池的使用时长。以“每一子时间段的划分单位为天，相应地，每一子时间段所对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合曲线如图5所示”为例，衰减关系式对应的拟合曲线可以如图6所示。如图6所示，横坐标代表燃料电池的使用时长，纵坐标代表燃料电池的电压。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
其中，预设条件包括：燃料电池的当前电压衰减到燃料电池初始电压的80％至90％。另外，燃料电池的已使用时长是从燃料电池的出厂日开始统计的，燃料电池的已使用时长可以为第一预设时间段，也可以为包含第一预设时间段的时间段但比第一预设时间段的时长长的时间段。需要说明的是燃料电池的已使用时长是从燃料电池的出厂日开始统计的。再者，“根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命”可以通过公式表达，该公式可以为:燃料电池的剩余寿命＝燃料电池的总寿命-燃料电池的已使用时长。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，对衰减关系式进行更新，包括：
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
其中，更新后的衰减关系式可以如下公式(3)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
y＝θ0+θ1x1+θ2x2；(3)
需要说明的是，衰减关系式为线性回归方程式，y为燃料电池的当前电压，θ0、θ1及θ2为回归参数，且衰减关系式中的常数项θ0为燃料电池的初始电压，x1为燃料电池的使用时长，x2为燃料电池的运行温度。
本发明实施例提供的燃料电池的寿命预测方法，通过根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。由于通过衰减关系式的确定系数判断所建立的衰减关系式的准确性，如果衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，就会对所建立的衰减关系式进行更新，从而提高所建立的衰减关系式的准确性，进而提高所确定燃料电池的剩余寿命的精准度，次而实现提高质子交换膜燃料电池的耐久性。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，更新后的衰减关系式是线性的，更新后的衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命，包括：
确定更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至更新后的衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
其中，运行温度的固定值可以为60摄氏度。另外，预设条件包括：燃料电池的当前电压衰减到燃料电池初始电压的80％至90％。另外，燃料电池的已使用时长是从燃料电池的出厂日开始统计的，燃料电池的已使用时长可以为第一预设时间段，也可以为包含第一预设时间段的时间段但比第一预设时间段的时长长的时间段。需要说明的是燃料电池的已使用时长是从燃料电池的出厂日开始统计的。再者，“根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命”可以通过公式表达，该公式可以为:燃料电池的剩余寿命＝燃料电池的总寿命-燃料电池的已使用时长。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，确定系数的获取过程，包括：根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，计算平均单片电压的平均值；将每一子时间段对应的使用时长代入衰减关系式，得到每一子时间段对应的当前电压；获取每一子时间段对应的当前电压与平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的当前电压与平均值的差值的平方值进行求和，得到第一求和结果；获取每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与平均值之间的差值的平方值进行求和，得到第二求和结果；计算第一求和结果与第二求和结果之间的比值，并作为衰减关系式的确定系数。
其中，确定系数的获取过程所对应的公式可以如下公式(4)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
Figure BDA0003158141720000111
需要说明的是，R2是指确定系数，SSR是指第一求和结果，SST是指第二求和结果，∑是累加符号，i是指第i个子时间段，t(i)是指第i个子时间段对应的使用时长，fp(t(i))是指将第i个子时间段对应的使用时长代入衰减关系式，所得到第i个子时间段对应的当前电压，
Figure BDA0003158141720000112
是指平均单片电压的平均值，VI(t)i是指第i个子时间段对应的平均单片电压的估计值。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
若所有出现频率中的最大出现频率不小于第二预设阈值，根据第一预设时间段内每一时刻工作电流，确定第一预设时间段内每两个相邻时刻所对应的直线斜率，每一直线斜率是由每两个相邻时刻所确定的使用时长与工作电流所确定的；
将每一直线斜率中直线斜率的绝对值大于第三预设阈值的两个相邻时刻均作为目标时刻；
根据预设范围对每一目标时刻进行调整，得到调整后的目标时刻；
确定第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻，根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式，第一时刻集合是由工作电流的采样数值为预设值的时刻所构成的，第二时刻集合是由调整后的目标时刻所构成的。
以“所确定的工作电流每种出现的采样数值在第一预设时间段内对应的出现频率如图4所示，且第二预设阈值设为25％”为例，相应地，判断结果为所有出现频率中的最大出现频率不小于第二预设阈值25％，此时燃料电池的运行模式可以定义为准稳态运行模式。
以“在第一预设时间段内，某两个相邻时刻的所对应的使用时长分别为100秒及101秒，且使用时长为100秒的时刻所对应的工作电流为20A，使用时长为101秒的时刻所对应的工作电流为50A”为例，确定第一预设时间段内该两个相邻时刻所对应的直线斜率的具体过程可以为：计算该两个相邻时刻所对应的工作电流的差值，计算该两个相邻时刻所对应的使用时长的差值，求该两个相邻时刻所对应的工作电流的差值与该两个相邻时刻所对应的使用时长的差值的比值，该比值即为该两个相邻时刻所对应的直线斜率，该比值为-30A/S。另外，在本实施例中，第三预设阈值的可以为20A/s，也即将直线斜率的绝对值大于20A/s的两个相邻时刻均作为目标时刻，结合上述的例子，上述例子中的两个相邻时刻即可作为目标时刻。具体的，目标时刻的获取过程可以如图7所示，图7中的dI/dt(A/S)是指直线斜率，图7中上部分的图对应为直线斜率，下部分的图为每一时刻与每一时刻对应的工作电流的折线图。
其中，第一时刻集合可以如图8所示，图8中圈出的电压点即为第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻。另外，根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，所确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式可以如下公式(5)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
y＝f(x)＝p1x+p2；(5)
需要说明的是，y及f(x)是指燃料电池的当前电压，p1是指衰退率，衰减关系式中的常数项p2为燃料电池的初始电压，x是指燃料燃料电池的使用时长。以“目标时刻的获取过程如图7所示，第一时刻集合如图8所示”为例，衰减关系式所对应的拟合曲线可以如图9所示。
另外，预设值可以主要是所有出现频率中的最大出现频率对应的工作电流的采样数值。将所有出现频率中的最大出现频率对应的工作电流的采样数值作为预设值的目的是：使得第一时刻集合中包含的时刻更多，从而使得第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻数量更多，进而确定的每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值的数量更多，次而用于确定衰减关系式的数据量越多，进而所确定的衰减关系式就越准确，通过该衰减关系式所确定燃料电池的剩余寿命的结果就越精准。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据所有出现频率中的最大出现频率，确定燃料电池的使用时长与燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
其中，确定系数的获取过程，包括：根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，计算平均单片电压的采样数值的平均值；将每一交集时刻对应的使用时长代入衰减关系式，得到每一交集时刻对应的当前电压；获取每一交集时刻对应的当前电压与平均单片电压的采样数值的平均值之间的差值的平方值；对每一交集时刻对应的当前电压与平均单片电压的采样数值的平均值之间的差值的平方值进行求和，得到第三求和结果；获取每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值与平均单片电压的采样数值的平均值之间的差值的平方值；对每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值与平均单片电压的采样数值的平均值之间的差值的平方值进行求和，得到第四求和结果；计算第三求和结果与第四求和结果之间的比值，并作为衰减关系式的确定系数。
需要说明的是，确定系数的获取过程所对应的公式可以如下公式(6)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
Figure BDA0003158141720000141
需要说明的是，R2是指确定系数，SSR1是指第三求和结果，SST1是指第四求和结果，∑是累加符号，fp(t(i))是指将任一个交集时刻对应的使用时长代入衰减关系式，得到该交集时刻对应的当前电压，
Figure BDA0003158141720000142
是指平均单片电压的采样数值的平均值，yi是指该交集时刻对应的平均单片电压的采样数值。
上述步骤中对于“预设条件、第一预设时间段及燃料电池的已使用时长”的名词解释，以及上述步骤中“根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命”执行过程的解释，可参考上述燃料电池在功率跟随运行模式下相关实施例的内容，此处不再赘述。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，对衰减关系式进行更新，包括：
根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，重新确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
其中，更新后的衰减关系式可以如下公式(7)所示，本发明实施例对此不作具体限定：
Vavg＝θ4+θ5*t+θ6*T；(7)
需要说明的是，衰减关系式为线性回归方程式，Vavg为燃料电池的电压，θ4、θ5及θ6为回归参数，且衰减关系式中的常数项θ4为燃料电池的初始电压，t为燃料电池的使用时长，T为燃料电池的运行温度。另外，更新后的衰减关系式对应的拟合曲线可以如图10所示。
本发明实施例提供的燃料电池的寿命预测方法，通过根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，确定燃料电池的使用时长及燃料电池的运行温度与燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。由于通过衰减关系式的确定系数判断所建立的衰减关系式的准确性，如果衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，就会对所建立的衰减关系式进行更新，从而提高所建立的衰减关系式的准确性，进而提高所确定燃料电池的剩余寿命的精准度，次而实现提高质子交换膜燃料电池的耐久性。
结合上述实施例的内容，在一个实施例中，更新后的衰减关系式是线性的，更新后的衰减关系式中的常数项为燃料电池的初始电压；相应地，根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命，包括：
确定更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至更新后的衰减关系式中，得到估计值对应的当前电压，并判断估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足所述预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足预设条件，将满足预设条件的当前电压所对应的估计值，作为燃料电池的总寿命，根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命。
上述步骤中对于“预设条件、第一预设时间段、燃料电池的已使用时长及运行温度的固定值”的名词解释，以及上述步骤中“根据燃料电池的总寿命及燃料电池的已使用时长，确定燃料电池的剩余寿命”执行过程的解释，可参考上述燃料电池在功率跟随运行模式下“根据更新后的衰减关系式，确定燃料电池的剩余寿命”相关实施例的内容，此处不再赘述。
应该理解的是，虽然图1及图2的流程图中的各种步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1及图2中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种燃料电池的寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取燃料电池在第一预设时间段内不同时刻的采样数值，采样对象包括工作电流、平均单片电压及运行温度；
根据每一时刻工作电流的采样数值，确定工作电流每种出现的采样数值在所述第一预设时间段内对应的出现频率；
根据所有出现频率中的最大出现频率，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式；
若所述衰减关系式的确定系数小于第一预设阈值，则对所述衰减关系式进行更新；
根据更新后的衰减关系式，确定所述燃料电池的剩余寿命。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有出现频率中的最大出现频率，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
若所有出现频率中的最大出现频率小于第二预设阈值，对于所述第一预设时间段中的每一子时间段，根据每一子时间段中每一时刻工作电流及平均单片电压的采样数值，确定每一子时间段对应的工作电流与平均单片电压之间的拟合关系式；
将所述最大出现频率对应的工作电流的采样数值代入至每一子时间段对应的拟合关系式中，得到每一子时间段对应的平均单片电压的估计值；
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，所述衰减关系式中的常数项为所述燃料电池的初始电压；相应地，所述根据所有出现频率中的最大出现频率，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若所述衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定所述衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至所述衰减关系式中，得到所述估计值对应的当前电压，并判断所述估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足所述预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足所述预设条件，将满足所述预设条件的当前电压所对应的估计值，作为所述燃料电池的总寿命，根据所述燃料电池的总寿命及所述燃料电池的已使用时长，确定所述燃料电池的剩余寿命。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述衰减关系式进行更新，包括：
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，确定所述燃料电池的使用时长及所述燃料电池的运行温度与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述更新后的衰减关系式是线性的，所述更新后的衰减关系式中的常数项为所述燃料电池的初始电压；相应地，所述根据更新后的衰减关系式，确定所述燃料电池的剩余寿命，包括：
确定所述更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至所述更新后的衰减关系式中，得到所述估计值对应的当前电压，并判断所述估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足所述预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足所述预设条件，将满足所述预设条件的当前电压所对应的估计值，作为所述燃料电池的总寿命，根据所述燃料电池的总寿命及所述燃料电池的已使用时长，确定所述燃料电池的剩余寿命。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定系数的获取过程，包括：
根据每一子时间段对应的平均单片电压的估计值，计算平均单片电压的平均值；将每一子时间段对应的使用时长代入所述衰减关系式，得到每一子时间段对应的当前电压；获取每一子时间段对应的当前电压与所述平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的当前电压与所述平均值的差值的平方值进行求和，得到第一求和结果；获取每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与所述平均值之间的差值的平方值；对每一子时间段对应的平均单片电压的估计值与所述平均值之间的差值的平方值进行求和，得到第二求和结果；计算所述第一求和结果与所述第二求和结果之间的比值，并作为所述衰减关系式的确定系数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有出现频率中的最大出现频率，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式，包括：
若所有出现频率中的最大出现频率不小于第二预设阈值，根据所述第一预设时间段内每一时刻工作电流，确定所述第一预设时间段内每两个相邻时刻所对应的直线斜率，每一直线斜率是由每两个相邻时刻所确定的使用时长与工作电流所确定的；
将每一直线斜率中直线斜率的绝对值大于第三预设阈值的两个相邻时刻均作为目标时刻；
根据预设范围对每一目标时刻进行调整，得到调整后的目标时刻；
确定第一时刻集合与第二时刻集合之间的交集时刻，根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式，所述第一时刻集合是由工作电流的采样数值为预设值的时刻所构成的，所述第二时刻集合是由调整后的目标时刻所构成的。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式是线性的，所述衰减关系式中的常数项为所述燃料电池的初始电压；相应地，所述根据所有出现频率中的最大出现频率，确定所述燃料电池的使用时长与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式之后，还包括：
若所述衰减关系式的确定系数不小于第一预设阈值，确定所述衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值代入至所述衰减关系式中，得到所述估计值对应的当前电压，并判断所述估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足所述预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足所述预设条件，将满足所述预设条件的当前电压所对应的估计值，作为所述燃料电池的总寿命，根据所述燃料电池的总寿命及所述燃料电池的已使用时长，确定所述燃料电池的剩余寿命。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述衰减关系式进行更新，包括：
根据每一交集时刻对应的平均单片电压的采样数值，重新确定所述燃料电池的使用时长及所述燃料电池的运行温度与所述燃料电池的电压之间的衰减关系式，并作为更新后的衰减关系式。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，更新后的衰减关系式是线性的，所述更新后的衰减关系式中的常数项为所述燃料电池的初始电压；相应地，所述根据更新后的衰减关系式，确定所述燃料电池的剩余寿命，包括：
确定所述更新后的衰减关系式中使用时长的估计值，将使用时长的估计值及运行温度的固定值代入至所述更新后的衰减关系式中，得到所述估计值对应的当前电压，并判断所述估计值对应的当前电压是否满足预设条件，若不满足所述预设条件，则重复执行上述确定使用时长的估计值及对应的当前电压，直至确定得到的当前电压满足所述预设条件，将满足所述预设条件的当前电压所对应的估计值，作为所述燃料电池的总寿命，根据所述燃料电池的总寿命及所述燃料电池的已使用时长，确定所述燃料电池的剩余寿命。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101067646A (zh) * 2007-06-05 2007-11-07 清华大学 一种快速评价车用燃料电池使用寿命的方法
JP2010008146A (ja) * 2008-06-25 2010-01-14 Chino Corp 内部インピーダンス測定装置
CN103698709A (zh) * 2013-12-11 2014-04-02 清华大学 一种燃料电池剩余寿命预测方法
CN106093796A (zh) * 2016-08-09 2016-11-09 北京航空航天大学 基于拟合残差频域重构的有容量再生情况下锂电池容量及寿命预测方法
CN109449541A (zh) * 2018-09-26 2019-03-08 北京交通大学 锂离子电池变频变幅交流低温自加热方法
DE102019109622A1 (de) * 2019-04-11 2020-10-15 Bundesrepublik Deutschland, Vertreten Durch Das Bundesministerium Für Wirtschaft Und Energie, Dieses Vertreten Durch Den Präsidenten Der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Verfahren zum Bestimmen eines Alterungsparameters, eines Ladezustandsparameters und einer Temperatur eines Akkumulators, insbesondere eines Lithium-Akkumulators

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101067646A (zh) * 2007-06-05 2007-11-07 清华大学 一种快速评价车用燃料电池使用寿命的方法
JP2010008146A (ja) * 2008-06-25 2010-01-14 Chino Corp 内部インピーダンス測定装置
CN103698709A (zh) * 2013-12-11 2014-04-02 清华大学 一种燃料电池剩余寿命预测方法
CN106093796A (zh) * 2016-08-09 2016-11-09 北京航空航天大学 基于拟合残差频域重构的有容量再生情况下锂电池容量及寿命预测方法
CN109449541A (zh) * 2018-09-26 2019-03-08 北京交通大学 锂离子电池变频变幅交流低温自加热方法
DE102019109622A1 (de) * 2019-04-11 2020-10-15 Bundesrepublik Deutschland, Vertreten Durch Das Bundesministerium Für Wirtschaft Und Energie, Dieses Vertreten Durch Den Präsidenten Der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Verfahren zum Bestimmen eines Alterungsparameters, eines Ladezustandsparameters und einer Temperatur eines Akkumulators, insbesondere eines Lithium-Akkumulators

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
许家群等: "车用大功率燃料电池发动机动力系统平台", 《清华大学学报(自然科学版)》 *

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