趙越　張國慶　苗盼盼

摘 要：質(zhì)子交換膜燃料電池（PEMFC）由于其零排放、可再生和高效率等優(yōu)勢，被認為是下一代能源的最佳選擇，但該系統(tǒng)目前還存在可靠性差、壽命短等多種問題急需解決。本文在分析PEMFC系統(tǒng)構(gòu)成、故障特性、故障分類和故障機理的基礎(chǔ)上，對PEMFC系統(tǒng)遠程狀態(tài)監(jiān)控研究進展進行分析，分別介紹了兩種遠程監(jiān)控架構(gòu)。又對PEMFC系統(tǒng)故障診斷研究進展進行綜述，探討基于當前研究進展更適合PEMFC在線故障診斷的方法為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動診斷方法。最后提出了PEMFC系統(tǒng)在遠程狀態(tài)監(jiān)控和在線故障診斷的發(fā)展趨勢及展望，期望為后續(xù)研究及商業(yè)化應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞：質(zhì)子交換膜燃料電池 遠程狀態(tài)監(jiān)控 故障診斷 數(shù)據(jù)驅(qū)動

1 引言

傳統(tǒng)能源為全球帶來了巨大便利的同時也帶來了相應(yīng)的負面影響，氫能作為一種清潔、高效的新型能源，受到了全世界關(guān)注。PEMFC系統(tǒng)故障會引起系統(tǒng)性能衰減甚至縮短其壽命，為了檢測和隔離故障，PEMFC系統(tǒng)的在線故障診斷成為了亟待解決的問題。

2 PEMFC系統(tǒng)及故障分析

2.1 PEMFC系統(tǒng)構(gòu)成

PEMFC系統(tǒng)是一種電化學能量轉(zhuǎn)換裝置，可以將氫氣和氧氣的化學能轉(zhuǎn)化為電能，反應(yīng)產(chǎn)物為水[1]。PEMFC系統(tǒng)一般由燃料電池模塊、氫氣供給系統(tǒng)、空氣供給系統(tǒng)、熱管理系統(tǒng)和控制系統(tǒng)等組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1。

燃料電池模塊中燃料電池堆由多節(jié)單體串聯(lián)而成，是進行電化學反應(yīng)的場所；氫氣供給系統(tǒng)的功能是為燃料電池堆陽極提供氫氣，并保證足夠的流量和壓力；空氣供給系統(tǒng)的功能是為燃料電池堆的陰極提供空氣，并保證足夠的流量和壓力以及適宜的濕度；熱管理系統(tǒng)的功能主要是調(diào)節(jié)燃料電池堆的溫度，使其維持在合適的范圍內(nèi)[2]。

2.2 PEMFC故障分析

PEMFC系統(tǒng)是一個多輸入多輸出的非線性強耦合系統(tǒng)，其故障原因是多方面的，故障分析時除了考慮核心部件特性外，還需要考慮使用環(huán)境、人為、電氣以及控制策略匹配程度等因素[3]。本文對PEMFC系統(tǒng)各種故障進行匯總和梳理，請見表1。

3 PEMFC遠程數(shù)據(jù)監(jiān)控及故障診斷

3.1 PEMFC遠程狀態(tài)監(jiān)控

車聯(lián)網(wǎng)即車輛物聯(lián)網(wǎng)，指通過信息通信技術(shù)，實現(xiàn)車、云平臺與人的全方位網(wǎng)絡(luò)連接。目前PEMFC系統(tǒng)的遠程狀態(tài)監(jiān)控是通過無線技術(shù)將實時數(shù)據(jù)上傳到監(jiān)控平臺，車用的遠程通信多采用GPRS、3G、4G等蜂窩網(wǎng)絡(luò)，通過通信運營商的網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳到服務(wù)器[4]。

目前常用的PEMFC系統(tǒng)遠程狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的一般架構(gòu)如圖2所示，遠程監(jiān)控終端基于整車J1939協(xié)議獲取CAN總線數(shù)據(jù)，也可以基于XCP/CCP協(xié)議讀取控制器信號，再將獲取到的數(shù)據(jù)通4G網(wǎng)絡(luò)傳輸給處理器，由處理器進行數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、故障診斷等功能，再將診斷結(jié)果上傳到用戶終端，為使用人員提供一個實時的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和故障診斷輔助功能。

隨著控制器的發(fā)展，集成化程度不斷提高，可以將車載終端和處理器與控制器集成，如圖3所示，數(shù)據(jù)采集功能和運算功能集成于控制器中，此方案控制器的運算壓力巨大，但互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)更為簡潔，有很好的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景。

3.2 PEMFC在線故障診斷

PEMFC系統(tǒng)運行過程和故障機理非常復雜，國內(nèi)外的研究多在將智能算法應(yīng)用到故障診斷PEMFC系統(tǒng)中[5]?，F(xiàn)有PEMFC系統(tǒng)故障診斷方法可分為基于模型的方法、基于實驗測試和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。

3.2.1 基于模型故障診斷方法

此方法是通過評估燃料電池系統(tǒng)實際測量值與模型估計值間的殘差來對故障類型進行判定，診斷過程如圖4所示。關(guān)鍵點一是建模，模型精度與診斷結(jié)果正相關(guān)；二是決策，良好的決策規(guī)則有利于提升故障識別的成功率[6]。然而構(gòu)建準確的PEMFC系統(tǒng)模型不易，并且傳統(tǒng)的決策方法較為粗糙，抗擾動能力較差，難以滿足精細化診斷需求，因此目前想要實現(xiàn)在線診斷有一定難度，但隨著工智能技術(shù)的發(fā)展，有望提高模型精度和決策規(guī)則。

3.2.2 基于實驗測試診斷方法

基于實驗測試的PEMFC系統(tǒng)故障診斷方法主要依靠電化學阻抗譜技術(shù)、可視化技術(shù)以及外部磁場測量等實驗途徑實現(xiàn)[7]，相比于其他方法，該類方法更有助于探究PEMFC新系統(tǒng)內(nèi)部故障機理，但對于實驗設(shè)備和環(huán)境的要求較高、操作復雜，目前難以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

3.2.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動診斷方法

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法利用傳感器監(jiān)測的關(guān)鍵參數(shù)，結(jié)合人工智能等技術(shù)挖掘故障特征信息，無需知道內(nèi)部故障機理，無需建立故障模型，即可實現(xiàn)系統(tǒng)故障的精確診斷，是目前PEMFC系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中比較活躍的方法，具有較好的可移植性，能夠用于在線診斷。其制約因素是數(shù)據(jù)質(zhì)量與診斷性能直接相關(guān)，這對PEMFC遠程狀態(tài)監(jiān)控提出了更高的要求[8]。

一個典型的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷分三個過程，分別是數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)特征提取和故障識別[9]，診斷過程見圖5。數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)特征提取是數(shù)據(jù)的加工、優(yōu)化和剔除一些冗余信息，達到簡化算法、縮短診斷時間的目的。故障識別是通過機器學習實現(xiàn)對故障特征的分類與識別，算法一般包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹、聚類分析等。

4 展望

基于PEMFC系統(tǒng)的主要特性，本文對PEMFC系統(tǒng)遠程狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷進行如下展望：

1）基于各種故障機理的PEMFC系統(tǒng)故障模型研究是未來的研究熱點；

2）目前單一故障診斷已經(jīng)取得巨大進步，但對多故障診斷還研究尚淺，下一步需要開展復雜環(huán)境下的PEMFC系統(tǒng)多故障診斷方法研究；

3）隨著PEMFC系統(tǒng)越來越多地應(yīng)用在汽車等領(lǐng)域，其在線故障診斷方法深入研究以及容錯控制研究具有重要意義；

4）目前大多數(shù)壽命預測策略仍然處于實驗測試階段，實時壽命預測的研究尚未取得實質(zhì)性進展，PEMFC系統(tǒng)實時壽命預測是一項緊迫的研究內(nèi)容。

5 結(jié)論

本文從遠程狀態(tài)監(jiān)控和在線故障診斷兩個方面對PEMFC系統(tǒng)發(fā)展進行歸納和總結(jié)，并在對現(xiàn)有技術(shù)和方法的優(yōu)缺點分析的基礎(chǔ)上，對未來發(fā)展方向提出建議，對PEMFC系統(tǒng)下一步研究工作具有一定指導意義。

參考文獻：

[1]鮑炳辰.燃料電池發(fā)動機系統(tǒng)效率特性與整車能量管理策略研究[D].吉林大學，2022.

[2]YU R J，GUO H，YE F.Study on transmission coefficients anisotropy of gas diffusion layer in a proton ex-change membrane fuel cell[J]. Electrochimica Acta， 2022.

[3]KIRAN K V，JOANNE B D. Automatic synthesis of fault trees for computer based systems[J].IEEE Transactions on Reliability，1999，48（4）.

[4]韓曉東，徐 穎，車京春.基于網(wǎng)絡(luò)的燃料電池車監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J].嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用.2010，26（14）.

[5]Liu Bao， Ye Fei， Mu Kun， et al. Crack Prediction Based on Wavelet Correlation Analysis Least Squares Support Vector Machine for Stone Cultural Relics[J]. 2021.

[6]馬睿，黨翰斌，張鈺奇，霍喆，李玉忍，高 非.質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)故障機理分析及診斷方法研究綜述[J].中國電機工程學報.2022.

[7]郭建偉，毛宗強，徐景明.采用交流阻抗法對質(zhì)子交換膜燃料電池（PEMFC）電化學行為的研究[J]. 高等學?；瘜W學報，2003，24（08）.

[8]Benmouna A， Becherif M，DepernetD，et al．Fault diagnosis methods for proton? exchange membrane fuel cell system[J]．International Journal of Hydrogen Energy，2017，42（2）：1534-1543．

[9]Gu X， Hou Z J， Cai J. Data-based flooding fault diagnosis of proton exchange membrane fuel cell systems using LSTM networks[J]. Energy and AI，2021， 4： No. 100056.