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关于PEMFC燃料电池的预测和健康管理的最新技术和仍需要处理的问题

Marine Jouin, Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, Marie-Ceacute;cile Peacute;ra, Noureddine Zerhouni

引用这个版本：

Marine Jouin, Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, Marie-Ceacute;cile Peacute;ra, Noureddine Zerhouni. Prognostics and Health Management of PEMFC - state of the art and remaining challenges.. International Journal of Hydrogen Energy, Elsevier, 2013, 38, pp.15307-15317. ff10.1016/j.ijhydene.2013.09.051ff. ffhal-00872866f

HAL Id: hal-00872866

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00872866

提交于2013年10月14日

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关于PEMFC燃料电池的预测和健康管理的最新技术和仍需要处理的问题

Marine Jouinlowast; , Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, Marie-Cacute;ecile Pacute;era, Noureddine Zerhouni FEMTO-ST Institute, UMR CNRS 6174 - UFC / ENSMM / UTBM,

FC-LAB Research, FR CNRS 3539,

24 rue Alain Savary, 25000 Besancedil;con, France

firstname.lastname@femto-st.f

摘要

燃料电池系统(简称：FC)是一种很有前途的替代能源。然而,即使技术已经接近成熟，仍未具备大规模工业生成的条件：FC仍然必须被优化，特别是增加它们有限的寿命。这涉及一个更好的损耗过程和一个完整的模拟系统。此外，科学和技术出现的一个新领域：电池的检测和健康管理技术的出现使得面对FCs健康评估和寿命预测的问题变成一个巨大的关注。根据这些情况，本文的目的是介绍当前FCs在PHM上的技术水平，更准确地进行质子交换膜燃料电池的堆叠。PHM准则被表述是为了描绘早期偏差检测的处理手段，避免出现故障，采取一些补救措施，从而提高FCs的有效寿命。在此基础上，对PEMFC的PHM现有工作进行了分类，一些开放性问题被提出。整体而言，能够更好地去了解该领域的挑战性问题。

关键词：质子交换膜(PEM)燃料电池，PHM，预测，健康管理，问题，挑战性

1．简介

在寻找代替化石能源的最佳能源的时候，燃料电池系统受益于人们对其日益增长的兴趣。它不仅在交通运输应用中作为内燃机的很好替代品，而且也是清洁的高效率的便携式低功率电子设备的电源。在更大的规模里，通过联合发热和电源系统，用于为家庭提供电能和热能。由于燃料电池没有运动部件，即使在材料退化的情况下也能提供很高的可靠性。然而，它的使用寿命仍然太短，阻碍了这项技术的大规模应用。就其本身而言，电池预测和健康管理可以被视为一个很好的选择，以帮助研究延长质子交换膜燃料电池的寿命。事实上，它似乎是一个有利的方法，旨在利用真实的监测数据来描述系统健康状况的相关指标和趋势[1]。此外，电池预测和健康管理规程能够在需要时在适当的时间采取适当的行动，以延长系统的寿命，和它得益于FC团队对它日益增长的兴趣。尽管如此，相关文献没有关于燃料电池的预测和健康管理的工作处理。因此，本文旨在从预测和健康管理的角度对PEMFC的工作进行初步分类。在此基础上，指出了当前和今后面临的挑战性问题。为了实现这一目标，本文的核心分为三个主要部分。首先，简要介绍了电池预测和健康管理，重点介绍了电池预测。这一部分能够区分要执行的重要活动，并设置整个论文中使用的特定词汇。然后，对PEMFC的主要恶化和行为模型进行了合成，以说明预测和健康管理需要考虑的各个方面。所有的这些基础都被设定好，根据处理层被更快地定义，最先进的技术被描绘出来。这使我们能够在最后一部分讨论仍然具有挑战性的问题。

2.预测和健康管理（PHM）

2.1. 概要：PHM处理层

可靠性、可用性或安全需求的增长是确保所有新工业系统开展的决定性因素。为了满足这些要求，在降低系统寿命成本的同时，维护也被引入。当前的维修策略已经从故障维修转向预防性维修，再转向基于状态的维修(CBM)。CBM的目标是在考虑到系统当前和未来健康状态的情况下，在正确的时间维护正确的设备。CBM基于使用实时监测数据来估计系统的实际健康状态，从而优化维护策略。因此，故障分析和预测的完整方面必须视为一组动作，所有这些动作必须执行。实际

lowast;Corresponding author, Tel.: 33 (0)3 81 40 29 04, Fax 33 (0)3 81 40 28 09

上，各种活动，从数据收集到具体缓解措施的建议，必须执行预测控制和维护(从而提高系统性能)。预测和健康管理是从这一点开始的。它可以定义为一组活动，其主要观点是通过检测当前和未来要发生的故障来提高产品生命周期条件下的可靠性和可用性。它旨在预测和保护完整的设备和复杂的系统，并避免导致任务性能缺陷、性能衰退和对任务安全产生不利影响的意外操作问题。为了实现这一目标，PHM系统被视为七层（最初为CBM定义）的整合。图1中提出了一种PHM总的框架，下面给出每一层的描述：

• 第一层：数据采样

它为PHM应用提供数字化传感器或传感器数据。

• 第二层：数据处理

它接收来自传感器（或传感器或信号处理器）的信号，并执行信号转换和特征提取、缩减和选择。

• 第三层：状态评估

它有助于通过发现和定位系统故障来确定系统当前的健康状态。

• 第四层：诊断

它确定系统的状况是否已降级。该模块还生成一个诊断记录和故障可能性。它允许隔离和识别已经停止运行的部件（过去的拓展：从影响到原因）。

• 第五层：预测

它预测被监控系统、子系统或组件的未来状态。模块应该能够从所有以前的模块中获取数据（从原因到结果的扩展）。

• 第六层：决策支持

它的主要功能是提供维护措施的建议或者在任务完成之前如何运行系统的替代方案。它应该使自动运行的。

• 第七层：人机界面（HMI）

此模块接收来自所有先前模块的数据。，此模块可以内置到常规人机界面中。

从这个描述中，我们可以估计到该预测有这巨大得吸引力。让我们开关注这一层吧。

2.2.预测：一个关键过程

全球性能需求使工业界加强了预计老化现象和故障的能力。预计退化现象和故障的能力。这主要归功于预测，这似乎是一个关键的过程，从“无法修复”转变为“预测预防”的战略(Fig. 2),尽可能提高可靠性、可用性和安全性的同时降低成本和停机时间。

虽然在文献中有一些分歧，但是预测的定义可以为国际标准化组织提出的：“预测”是对一个或多个现有和未来失效模式的失效时间和风险的估计[4]。在某些意义上，预测也被称为“系统寿命预测”，因为它是一个过程，其目标是在故障发生之前预测剩余使用寿命（RUL），给定机器当前条件以及过去的操作配置2(Fig.3)。存在各种各样的方法来执行预测，并且它不存在唯一的分类。在[5，6，7，8]中可以看到对这些方法的大量审查。

2.3．向PEMFC的PHM方向发展

在过去的20年里，PHM理论在工业问题中的许多成功应用和实现在文献中都有提到。对于非常不同的系统，如机械系统[9，10]，加工工具[11]，空气冷却系统[12]或电化学装置[13]。每年在学术期刊、会议记录和技术报告中发表数百篇PHM论文（理论和应用）。这使得PHM成为监测PEMFC的健康状态（SOH）和估计其剩余使用寿命（RUL）的一个非常有趣的工具，其目的是延长PEMFC的耐久性。在下面的章节中，我们建议通过考虑图1所示的主要方面集来讨论PEMFC的PHM：“降解、损失和行为”（第3节）、“观察”、“建模/分析”和“决策”（第4节）。

3. PEM燃料电池的降解与性能

3.1. 降解机理

由于质子交换膜燃料电池的组成和周围的所有辅助设备，它意味着几个刻度，如图4所示，这些刻度是根据[14]改编的，但也包括多种物理现象，即电气、机械、电化学和热力学现象。因此，可以识别出影响PEMFC性能、降解和耐久性的许多参数。它们可归因于操作条件、电池设计和组装、环境条件和降解机制。在[15，16，17，18，19]中对主要参数进行了大量的回顾，这些参数涉及到各个领域：水管理（膜电极组件的浸没或干燥）、组件降解（见表1）、污染（一氧化碳中毒、存在引发化学攻击的杂质）、反应气体缺乏或热管理（冰冻或高温的影响）。如果这些参数得不到适当的监测和控制，就会导致不可逆的降解，从而导致PEMFC失效。

显然，长期内无法避免性能下降，但可以使用缓解策略来防止其后果[19]。然而，这意味着前面列出的所有现象都是完全理解的。

3.2. 使用期限中的性能和损耗

3.2.1. 行为模型

正如我们所说，质子交换膜燃料电池是多物理系

统，这使得建立一个完整的行为模型变得非常困难。此外，这样的模式由于大量的参数和有些参数无法被检测使得它几乎没有实用性。但在阐述一个复杂的模型之前，必须仔细考虑其模型建立的目的。实际上，当执行诊断、系统命令被调查或开发系统时，需要的模型并不相同。考虑到这一点，必须选择模型的层次（微观或宏观）：尺寸0足以进行基本电池研究，而三维则需要考虑诸如质量传输或电化学相互作用等现象。

不同类型的模型已经用于质子交换膜燃料电池的研究：静态/动态模型，分析模型（物理或数学），混合方法（相关的物理和经验模型）[20]，黑箱模型（数据驱动方法，如神经网络[21]，模糊推理系统[22]，支持向量机[23]等等。例如，PEMFC电学方法的一个常见模型是对文献[24]提出的Randles模型的改编，或[25]提出的等效电路模型。质子交换膜燃料电池的建模综述见[26，27，28，29]。

3.2.2. 质子交换膜燃料电池损耗

研究质子交换膜燃料电池的另一个有效方法是用极化曲线和奈奎斯特曲线对其进行表征。这些特性允许捕捉堆栈的静态和动态行为，曲线提供了有关系统中损耗和内阻的有用信息。如果我们仔细观察图5上的极化曲线作为例子，我们可以区分四个与不同类型损耗相加对应的区域。奈奎斯特图可以用来研究衰老过程中的行为演变[30，31]。

表1：部件在堆栈中的老化