诊断方法和策略探讨

2023-06-22 理论教育版权反馈

【摘要】：一些特征分析的详细方法可以用于或部分用于对固定或车载电池的监控。目前，燃料电池系统原型样机采用的诊断方法，一方面依赖于对各种被认为重要的参数的监测，另一方面也要实时观测每个单体电池的电压响应，以此评估其运行状态。为了解决上述问题，一种解决方法是在燃料电池系统中植入更多的传感器，以便探测到实际运行状况与正常运行之间的差异。因此，必须另辟蹊径，考虑其他的诊断方法。

对燃料电池性能特征的详细分析需要将实验步骤基准化，同时也必须要有面向具体应用的明确的诊断工具。一些特征分析的详细方法可以用于或部分用于对固定或车载电池的监控。在这种情况下，有必要制定有效而简洁的专门实验步骤，进行电池内故障定位、故障原因测定，并给出要采取的措施（停止装置，启动操作以恢复性能或者降额运行）。阻抗光谱法的优势在实验室中很明显，但很难用于真实系统，尤其是车载式应用。电力电子变换器可以调节并使用燃料电池发出的电，其电流的变化可以用以测定阻抗，尤其是膜阻抗，甚至可以控制加湿系统，以使电解质维持足够的水量^{[SCH 05]}。还有一种应用案例，通过检测反应气流或者阳极-阴极压力的微小变化，结合对单体电池空载电压的监控，进而定位电堆中的故障单体。

目前，燃料电池系统原型样机采用的诊断方法，一方面依赖于对各种被认为重要的参数的监测（比如，电池温度、电堆入口处气体压力等），另一方面也要实时观测每个单体电池的电压响应，以此评估其运行状态（健康状态）。系统的每个参数都有确定的运行区间，并通过对关键阈值的设定来控制系统运转（比如，最小电压阈值用来控制电堆输出电压的水平）。例如，如果发现单体电压下降，可以认为是因一氧化碳中毒导致的，也可以认为是膜脱水导致的，还可以认为是单体发生水淹的结果等。随后控制系统被激活，通过操纵不同的辅助功能单元（燃料处理子系统、冷却回路，或加湿器等）或者启用不同的程序（降低负载电流、启用空气清洗等）来补偿上述问题。这种控制方法的主要问题在于，通过收集到的信息往往无法分辨故障源头，而且对异常情况也缺乏足够的判断力。

为了解决上述问题，一种解决方法是在燃料电池系统中植入更多的传感器，以便探测到实际运行状况与正常运行之间的差异。然而，这种方法从单体到整个系统都给设计带来了问题（增加了系统成本，而且结构更复杂，由此必然降低了系统可靠性，而可靠性是系统应用的最主要因素）。因此，必须另辟蹊径，考虑其他的诊断方法。一种方案是建立系统的物理模型或行为模型（采用一系列静态和动态的实验方法，包括正常和降额两种运行模式），将这些模型输入计算机，并实时运行，比较模型输出值（比如单体电压）和真实系统的运行值。使用以数学形式表述现象的物理模型的益处在于，即使是复杂的系统，也能明确地理解模型内各变量之间的因果关系。这种方法的诊断过程可以简化，不过模型却变得复杂了^{[HER 06]}。行为模型（黑箱）无疑很容易建立，因为它与系统的实验测试结果直接相关^{[FOU 06，HIS 07]}。然而，在这种情况下，由于模型各变量之间缺乏明确的因果关系，故障定位成为一个更为复杂的问题。

诊断方法和策略探讨

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