基于模型的PEMFC故障诊断:基于虚拟和真实传感器数据融合的建议
Eduardo Ariza1, Antonio Correcher1, Carlos Vargas-Salgado2
1Instituto de Automática e Informática Industrial, Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 9, 2023
概括
这项研究引入了对质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的新故障诊断算法. 该系统准确地检测和隔离了14个常见的PEMFC故障,提高了燃料电池系统的可靠性.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 电化学工程 电化学工程
- 系统可靠性 系统可靠性
背景情况:
- 质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 对于可再生混合动力系统至关重要.
- 可靠的故障诊断对于PEMFC的最佳性能和损坏预防至关重要.
- 燃料电池是发电和储能的关键.
研究的目的:
- 为商用燃料电池开发和验证一种基于模型的新型故障诊断算法.
- 准确检测和隔离PEMFCs中常见的故障.
- 提高基于燃料电池的发电系统的可靠性.
主要方法:
- 使用LabView进行算法开发.
- 实施了基于模型的方法,将虚拟和真实传感器数据融合结合起来.
- 使用经过验证的数学模型和操纵的输入信号模拟故障.
- 对12个残留物进行统计分析,以创建故障矩阵.
主要成果:
- 成功识别和隔离了14个不同的PEMFC故障.
- 故障矩阵有效地捕获了独特的故障特征.
- 在故障检测和隔离方面表现出高精度.
结论:
- 拟议的算法显著提高了燃料电池系统的可靠性.
- 有效的故障诊断可以防止性能恶化和系统关闭.
- 基于模型的方法为PEMFC故障管理提供了强大的解决方案.
