燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统研究与实现
发布时间：2023-04-16 09:09
能源与环境问题的日益严重,使新能源成为当前世界各国的研究热点,其中燃料电池是一种新一代发电装置,其性能、安全可靠性等直接影响着燃料电池的应用前景。由于燃料电池发动机的工作环境较为恶劣,在运行时容易发生故障,因此根据实时参数准确诊断出故障,确保发动机安全稳定运行是一个重要研究方向。本文以质子交换膜燃料电池发动机为研究对象,开展燃料电池发动机信号检测及故障诊断研究。主要研究内容如下:针对燃料电池发动机运行过程中的安全问题,提出了燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统,结合燃料电池发动机的组成结构,分析了信号检测及故障诊断系统总体需求以及信号检测参数的技术需求,根据需求设计了系统软硬件总体方案,并对系统相关硬件设备进行了选型。比较了几种典型的故障诊断方法,重点阐述了故障树分析法的基本原理,对燃料电池发动机故障按照结构进行了分类,包括氢气供给子系统故障,空气供给与增湿子系统故障、冷却子系统故障、燃料电池堆故障以及控制系统故障,分别构建了故障树诊断模型并进行定性分析得到了最小割集,基于故障树模型设计了故障诊断专家系统算法。在对系统软件进行需求分析的基础上,设计了系统软件总体框架,并对软件功能模块进...
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 燃料电池信号检测研究现状
1.2.2 燃料电池发动机故障诊断方法研究现状
1.3 本文主要研究内容
第2章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统总体设计与硬件选型
2.1 信号检测及故障诊断系统需求分析
2.1.1 燃料电池发动机组成
2.1.2 系统总体功能需求分析
2.1.3 信号检测需求分析
2.2 信号检测及故障诊断系统总体设计
2.3 信号检测及故障诊断系统硬件设备选型
2.3.1 传感器的选型
2.3.2 数据采集卡的选取
2.3.3 通信板卡的选用
2.3.4 工控机的选择
2.3.5 氢气报警器的选择
2.4 本章小结
第3章 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断算法研究
3.1 故障诊断常用方法
3.1.1 基于数学模型的诊断方法
3.1.2 基于信号处理的诊断方法
3.1.3 基于人工智能的诊断方法
3.2 故障树分析法基本原理
3.2.1 故障树的构建
3.2.2 故障树定性分析法
3.2.3 故障树定量分析法
3.3 燃料电池发动机故障的故障树建模与定性分析
3.3.1 氢气供给子系统故障树模型
3.3.2 空气供给与增湿子系统故障树模型
3.3.3 冷却子系统故障树模型
3.3.4 燃料电池堆故障树模型
3.3.5 控制系统故障树模型
3.4 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断专家系统设计
3.4.1 故障诊断专家系统结构
3.4.2 故障诊断专家系统知识库设计
3.4.3 故障诊断专家系统推理机设计
3.5 本章小结
第4章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统软件实现
4.1 信号检测及故障诊断系统软件总体设计
4.1.1 系统软件需求分析
4.1.2 系统软件总体设计
4.2 信号检测及故障诊断系统软件模块实现
4.2.1 数据采集与控制模块
4.2.2 数据库管理模块
4.2.3 CAN通信模块
4.2.4 故障诊断模块
4.3 信号检测及故障诊断系统软件界面设计
4.3.1 数据监测界面
4.3.2 故障诊断界面
4.3.3 数据库界面
4.4 本章小结
第5章 实验测试与结果分析
5.1 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统实验平台
5.2 燃料电池发动机故障诊断实例分析
5.2.1 氢气减压阀故障
5.2.2 散热风扇故障
5.2.3 传感器故障
5.3 本章小结
第6章 全文总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果
本文编号：3791240
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 燃料电池信号检测研究现状
1.2.2 燃料电池发动机故障诊断方法研究现状
1.3 本文主要研究内容
第2章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统总体设计与硬件选型
2.1 信号检测及故障诊断系统需求分析
2.1.1 燃料电池发动机组成
2.1.2 系统总体功能需求分析
2.1.3 信号检测需求分析
2.2 信号检测及故障诊断系统总体设计
2.3 信号检测及故障诊断系统硬件设备选型
2.3.1 传感器的选型
2.3.2 数据采集卡的选取
2.3.3 通信板卡的选用
2.3.4 工控机的选择
2.3.5 氢气报警器的选择
2.4 本章小结
第3章 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断算法研究
3.1 故障诊断常用方法
3.1.1 基于数学模型的诊断方法
3.1.2 基于信号处理的诊断方法
3.1.3 基于人工智能的诊断方法
3.2 故障树分析法基本原理
3.2.1 故障树的构建
3.2.2 故障树定性分析法
3.2.3 故障树定量分析法
3.3 燃料电池发动机故障的故障树建模与定性分析
3.3.1 氢气供给子系统故障树模型
3.3.2 空气供给与增湿子系统故障树模型
3.3.3 冷却子系统故障树模型
3.3.4 燃料电池堆故障树模型
3.3.5 控制系统故障树模型
3.4 基于故障树的燃料电池发动机故障诊断专家系统设计
3.4.1 故障诊断专家系统结构
3.4.2 故障诊断专家系统知识库设计
3.4.3 故障诊断专家系统推理机设计
3.5 本章小结
第4章 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统软件实现
4.1 信号检测及故障诊断系统软件总体设计
4.1.1 系统软件需求分析
4.1.2 系统软件总体设计
4.2 信号检测及故障诊断系统软件模块实现
4.2.1 数据采集与控制模块
4.2.2 数据库管理模块
4.2.3 CAN通信模块
4.2.4 故障诊断模块
4.3 信号检测及故障诊断系统软件界面设计
4.3.1 数据监测界面
4.3.2 故障诊断界面
4.3.3 数据库界面
4.4 本章小结
第5章 实验测试与结果分析
5.1 燃料电池发动机信号检测及故障诊断系统实验平台
5.2 燃料电池发动机故障诊断实例分析
5.2.1 氢气减压阀故障
5.2.2 散热风扇故障
5.2.3 传感器故障
5.3 本章小结
第6章 全文总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果
本文编号：3791240
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3791240.html
