[發明專利]一種燃料電池系統水淹故障診斷方法和裝置

在審

• 申請號: 202210547284.0
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114843560A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 顧欣;侯中軍;蔡俊;杜迎夢;陳飛飛
• 申請（專利權）人: 上海捷氫科技股份有限公司
• 主分類號: H01M8/04664
• 分類號: H01M8/04664;H01M8/04992
• 代理公司: 北京信遠達知識產權代理有限公司 11304
• 代理人: 王會會

本申請提供了一種燃料電池系統水淹故障診斷方法，燃料電池系統中多個特征參數之間獨立，且符合隨機分布概率，基于特征參數分布概率，分析得到多個特征參數實時值分別對應的發生水淹概率和未發生水淹概率，基于該多個獨立的特征參數發生水淹概率和未發生水淹概率分析確定整個燃料電池系統發生水淹概率和未發生水淹概率，從中選擇概率較大的一個作為最終結果，數據處理量小。

技術領域

本申請涉及燃料電池領域，更具體的說，是涉及一種燃料電池系統水淹故障診斷方法和裝置。

背景技術

氫氧燃料電池汽車用以質子交換膜燃料電池(PEMFC，proton exchange membranefuel cell)系統為核心，使用高純度氫氣與空氣中的氧氣發生電化學反應，產生電能驅動車輛運行。氫氧燃料電池是零排放或近似零排放的車載動力解決方案，具有運行平穩噪音低、經濟性高、加注燃料快。環境適應性強等優點。隨著環境污染與全球氣候變暖問題的日益嚴重，其作為一種汽車動力系統解決方案而日益受到關注。

對于車載應用，質子交換膜燃料電池系統的性能、耐用性和可靠性是最具挑戰性的問題，其在很大程度上取決于燃料電池系統的水熱管理。隨著車載燃料電池系統的功率密度日益提升，燃料電池堆需要在更高的電流密度下運行，并產生更多的液態水。液態水容易阻塞氣體擴散層和氣體流道，導致反氣體不足，降低系統性并損害電堆耐久性。因此對燃料電池系統的水淹故障進行有效診斷十分重要。可靠的診斷手段可以及時對控制系統進行預警，使得控制系統做出必要的控制措施，避免燃料電池的水淹故障繼續加深。

現有技術中，采用神經網絡診斷模型對于燃料電池進行水淹故障檢測，如常用方法有PCA(Principal components analysis，主成分分析)降維方法、SVM(Support VectorMachine，支持向量機)分類器、LSTM(Long Short-Term Memory，長短期記憶網絡)分類器等。這類方法具有一定的診斷精度，但是需求數據量較大、且在車載條件下，對運算資源的消耗較大。

發明內容

有鑒于此，本申請提供了一種燃料電池系統水淹故障診斷方法，如下：

一種燃料電池系統水淹故障診斷方法，包括：

獲取當前時刻燃料電池系統中至少兩個特征參數的實時值，所述至少兩個特征參數之間獨立；

基于預設的特征參數隨機分布概率，分析得到至少兩個特征參數的實時值對應的發生水淹概率和未發生水淹概率；

基于至少兩個特征參數的實時值對應的發生水淹故障概率和未發生水淹故障概率，分析得到所述燃料電池系統發生水淹概率和所述燃料電池系統未發生水淹概率；

基于所述燃料電池系統發生水淹概率大于所述燃料電池系統未發生水淹概率，判定所述燃料電池系統發生水淹故障；

基于所述燃料電池系統發生水淹概率不大于所述燃料電池系統未發生水淹概率，判定所述燃料電池系統未發生水淹故障。

上述的方法，可選的，預設特征參數隨機分布概率，包括：

對燃料電池輸出預設交流激勵電流；

從所述至少兩個特征參數中依次選擇一個特征參數作為所述燃料電池系統中目標特征參數，所述目標特征參數的取值采用隨機變量；

對于所述目標特征參數進行隨機采樣，得到至少兩個樣本值；

讀取每個目標特征參數樣本值對應的所述燃料電池的輸出電流值與輸出電壓值；

基于所述輸出電流和輸出電壓值，分析所述燃料電池發生水淹故障的樣本值集合、所述燃料電池未發生水淹故障的樣本值集合；

基于所述燃料電池發生水淹故障的樣本值集合，分析得到所述目標特征參數在燃料電池發生水淹故障的隨機分布參數；