基于数据的燃料电池典型非正常工况故障检测研究

发布时间：2017-08-31 06:33

  本文关键词：基于数据的燃料电池典型非正常工况故障检测研究

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【摘要】：PEM燃料电池作为一种环境友好型的新能源技术,在最近二十年中得到了研究学者的广泛关注。为了保证该设备健康稳定的运行,需要对系统的典型非正常工况进行实时的在线检测,避免故障长期存在而引起设备的损坏甚至瘫痪。PEM燃料电池系统结构复杂,具有动态非线性特点,这使得对系统难以进行精确的机理建模,从而限制了基于解析模型等先验知识的故障检测方法的应用。而传感器技术的高速发展使我们能够在系统设备运行时获得大量蕴含状态信息的过程数据,这使得基于数据驱动的方法对PEM燃料电池系统进行故障检测具有很强的可行性。本文以非线性PEM燃料电池系统为研究对象,从基于数据驱动的方法出发,利用非高斯分布的工业过程数据,研究设计适当的故障检测算法,完成对PEM燃料电池的典型非正常工况下的故障检测,主要研究内容为:(1)针对PEM燃料电池系统非线性的特点,将局部加权投影估计算法和PLS故障检测算法进行结合拓展,推导出适用于该系统的基于数据的故障检测方法,设计得到相应的故障诊断策略。(2)应用全潜投影理论对设计的算法进行改进,克服空间投影不完全正交的缺点。在此基础上,得到改进后的四个子空间统计量,分别实现对与输出变量完全相关的主元子空间、与输出正交的子空间、原残差中变异信息较大的子空间、残差空间这四个子空间的实时监控。通过对以上统计量结合分析,得到当前系统状态的相关信息。(3)对于系统数据的非高斯分布特点,提出使用Parzen窗法计算统计阈值,增强了算法的精确性。结合改进后的算法,提出了完整的故障检测策略,并使用非线性数值算例进行MATLAB仿真验证。(4)基于真实的PEM燃料电池系统过程数据,利用设计的诊断策略完成电极积水和质子膜脱水两种典型非正常工况下的故障检测。
【关键词】：PEM燃料电池 故障检测 局部加权投影 PLS模型 全潜投影
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM911.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 燃料电池研究现状10-13
• 1.2.1 燃料电池系统介绍10-12
• 1.2.2 工业应用发展现状12-13
• 1.3 故障检测技术研究现状13-17
• 1.3.1 检测算法理论研究现状13-16
• 1.3.2 燃料电池故障检测的发展现状16-17
• 1.4 本课题主要研究内容17-20
• 第2章 基本理论20-30
• 2.1 引言20
• 2.2 PLS故障检测算法20-24
• 2.2.1 PLS回归算法21-23
• 2.2.2 统计指标及故障检测策略23-24
• 2.3 局部加权投影算法24-29
• 2.3.1 算法模型24-25
• 2.3.2 算法实现原理25-27
• 2.3.3 算法流程27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 基于数据的燃料电池故障检测算法设计30-48
• 3.1 引言30
• 3.2 检测算法的提出和推导30-35
• 3.2.1 检测统计量的推导31-32
• 3.2.2 基于Parzen窗法计算统计量阈值32-35
• 3.3 故障检测算法的改进35-40
• 3.3.1 全潜变量投影35-37
• 3.3.2 统计量的计算37-38
• 3.3.3 改进后的故障检测策略38-40
• 3.4 数值算例仿真实验40-46
• 3.4.1 正常情况下的状态监测41-43
• 3.4.2 非正常情况下的状态监测43-46
• 3.5 本章小结46-48
• 第4章 燃料电池典型非正常工况的故障检测48-60
• 4.1 引言48
• 4.2 PEM燃料电池实验平台分析48-51
• 4.3 PEM燃料电池典型非正常工况故障描述51-52
• 4.4 PEM燃料电池故障检测仿真实验52-59
• 4.4.1 正常工况下的故障检测仿真53-55
• 4.4.2 电极积水工况下的故障检测55-57
• 4.4.3 质子膜脱水下的故障检测57-59
• 4.5 本章小结59-60
• 结论60-62
• 参考文献62-68
• 致谢68

【参考文献】

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1 张燕,王正;质子交换膜燃料电池[J];可再生能源;2005年04期

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本文编号：764019