一种氢燃料电池的故障诊断处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种氢燃料电池氢气的故障诊断处理方法及装置，在燃料电池氢气供给系统的排水排气装置出口处安装氢气浓度传感器和温度传感器。当排水排气装置开启脉冲排放时，记录一个脉冲排放周期内的传感器数据，使用氢气浓度算法来计算氢气供给系统内的氢气浓度。氢气浓度算法依赖于校正实验，通过已有实验数据来建立传感器数据与氢气供给系统中氢气浓度的函数关系。当检测到氢气供给系统中的氢气浓度低于阈值时，主动开启脉冲排放，通过不断排气来恢复氢气供给系统中的氢气浓度，完成故障处理。本发明直接测量氢气供给系统中的氢气浓度，可以及时发现故障并进行快速处理。

权利要求

1.一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，在氢燃料电池中氢气供给系统的排水排气组件出口安装氢气浓度传感器和温度传感器，在排水排气组件进行脉冲排放时记录一定温度下的氢气浓度变化曲线，依据一定温度下的氢气浓度变化曲线获得供给系统中氢气浓度值；比较氢气浓度值与设定的阈值，当氢气浓度值小于阈值时，控制排水排气组件执行相应的故障处理操作；当氢气浓度值不小于阈值时，排水排气组件在一次脉冲排放完成后，等待下一次脉冲排放；

氢气浓度值是通过校正试验来建立的，在氢气供给系统充满试验浓度的氢气、氮气混合气体，开启排水排气组件的脉冲排放，记录1个脉冲排放周期中的氢气浓度变化曲线和温度变化曲线，保存试验得到的氢气浓度变化曲线、温度变化曲线和试验氢气浓度的对应关系，建立数据库，用于建立氢气浓度算法；

工作时，根据实际记录的一定温度下的氢气浓度变化曲线、以及建立的氢气浓度算法得到实际的氢气浓度值。

2.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，所述阈值存储在燃料电池控制器中，在燃料电池控制器中设有数据处理模块、比较模块和故障处理模块，所述数据处理模块用来接收氢气浓度传感器和温度传感器反馈信号并计算出氢气浓度值，所述比较模块用来比较氢气浓度值与阈值的大小，所述故障处理模块根据比较模块输出的比较结果发送相应的指令给排水排气组件。

3.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，氢气浓度算法采用人工智能方法，使用数据库中的数据作为训练样本和验证样本，建立人工智能模型；通过人工智能模型来获得氢气浓度值。

4.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，氢气浓度算法使用氢气浓度变化曲线的氢气浓度峰积分面积作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到试验浓度和氢气浓度峰积分面积之间的函数关系。

5.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，氢气浓度算法使用氢气浓度变化曲线的峰高度作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到试验浓度和峰高度之间的函数关系。

6.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，比较氢气浓度值与设定的阈值时引入不确定度u，加上不确定度u后得到氢气浓度修正值；

故障诊断处理时，比较氢气浓度修正值和阈值的大小，如果氢气浓度修正值小于阈值，此时，控制排水排气组件执行相应的故障处理操作。

7.根据权利要求1所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，故障处理操作的具体方法为：主动开启排水排气组件的脉冲排放，直到氢气浓值度恢复到正常范围，完成故障处理。

8.一种氢燃料电池的故障诊断处理装置，该故障诊断处理装置包括氢气供给系统和燃料电池控制器，其特征在于，该故障诊断处理装置用来实现如权利要求1‑7中任意一项所述的氢燃料电池的故障诊断处理方法；在所述氢气供给系统的排水排气装置出口处安装有氢气浓度传感器和温度传感器，所述氢气浓度传感器和所述温度传感器与所述燃料电池控制器信号连接，所述燃料电池控制器根据所述氢气浓度传感器和所述温度传感器反馈的信号控制排水排气组件进行主动排气。

9.根据权利要求8所述的一种氢燃料电池的故障诊断处理装置，其特征在于，所述氢气供给系统包括：电堆、氢气回流组件、水分离器和排水排气组件，所述氢气回流组件通过循环回路与所述电堆连接，所述水分离器连接在所述循环回路上，所述排水排气组件连接在所述水分离器上。

说明书

一种氢燃料电池的故障诊断处理方法及装置

技术领域

[0001] 本发明属于燃料电池技术领域，具体涉及一种基于氢气纯度检测的氢燃料电池故障判断及处理方法及装置。

背景技术

[0002] 近年来，在全球各国响应节能减排的大背景下，氢能作为一种清洁能源越来越收到重视。我国已将氢能列入相关发展战略及产业政策中，燃料电池是最主要的氢能利用方式。目前燃料电池已经在汽车、无人机、固定式发电等领域开始推广应用。

[0003] 燃料电池氢气供给系统主要部件包括：储氢罐、阀门组件、氢气回流组件、水分离器、以及排水排气组件等。排水排气组件的主要作用是排出氢气供给系统中多余的液态水和杂质气体，通常采用脉冲排放的方式，排水排杂质气体的同时也会排出部分氢气和水蒸气。

[0004] 然而，作为燃料电池控制系统的执行部件，排水排气组件在接收到控制器发送的驱动信号后进行相应的动作，通常不向控制器提供反馈信号，无法对氢气供给系统中的故障状态进行实施检测。在现有技术中，燃料电池系统是否发生了故障一般是通过电堆放电性能的变化来判断，由于反馈信号的不足，给故障诊断过程带了很大困难。在燃料电池工作过程中，阴极的氮气、二氧化碳等杂质气体会穿过质子交换膜缓慢的渗透到阳极，并随着时间不断的积累。对于氢气供给系统，氮气、二氧化碳等杂质气体的积累会造成氢气分压降低，进而导致电堆性能下降、寿命降低。当膜电极出现裂纹、破损时，会有更多的阴极气体进入阳极，严重影响燃料电池性能。排水排气组件通常是在水分离器中的液态水积累到一定的质量后才启动一次脉冲排放，能够及时排出过量的液态水，但是无法避免氢气供给系统中杂质气体含量过高。

[0005] 排水排气组件的工作原理可参考公开号为CN104953142A的中国发明专利申请。

发明内容

[0006] 针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种故障诊断及时准确、且能避免氢气供给系统中杂质气体含量过高的、基于氢气纯度检测的燃料电池故障判断及处理方法。

[0007] 为达到以上目的，本发明采用如下技术方案。

[0008] 一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，在氢燃料电池中氢气供给系统的排水排气组件出口安装氢气浓度传感器和温度传感器，在排水排气组件进行脉冲排放时记录一定温度下的氢气浓度变化曲线，依据一定温度下的氢气浓度变化曲线获得供给系统中氢气浓度值；比较氢气浓度值与设定的阈值，当氢气浓度值小于阈值时，控制排水排气组件执行相应的故障处理操作；当氢气浓度值不小于阈值时，排水排气组件在一次脉冲排放完成后，等待下一次脉冲排放。

[0009] 更为优选的是，所述阈值存储在燃料电池控制器中，在燃料电池控制器中设有数据处理模块、比较模块和故障处理模块，所述数据处理模块用来接收氢气浓度传感器和温度传感器反馈信号并计算出氢气浓度值，所述比较模块用来比较氢气浓度值与阈值的大小，所述故障处理模块根据比较模块输出的比较结果发送相应的指令给排水排气组件。

[0010] 更为优选的是，氢气浓度值是通过校正试验来建立的，在氢气供给系统充满试验浓度的氢气、氮气混合气体，开启排水排气组件的脉冲排放，记录1个脉冲排放周期中的氢气浓度变化曲线和温度变化曲线，保存试验得到的氢气浓度变化曲线、温度变化曲线和试验氢气浓度的对应关系，建立数据库，用于建立氢气浓度算法。

[0011] 工作时，根据实际记录的一定温度下的氢气浓度变化曲线、以及建立的氢气浓度算法得到实际的氢气浓度值。

[0012] 更为优选的是，氢气浓度算法采用人工智能方法，使用数据库中的数据作为训练样本和验证样本，建立人工智能模型；通过人工智能模型来获得氢气浓度值。

[0013] 更为优选的是，氢气浓度算法使用氢气浓度变化曲线的氢气浓度峰积分面积作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到试验浓度和氢气浓度峰积分面积之间的函数关系。

[0014] 更为优选的是，氢气浓度算法使用氢气浓度变化曲线的峰高度作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到试验浓度和峰高度之间的函数关系。

[0015] 更为优选的是，比较氢气浓度值与设定的阈值时引入不确定度u，加上不确定度u后得到氢气浓度修正值；故障诊断处理时，比较氢气浓度修正值和阈值的大小，如果氢气浓度修正值小于阈值，此时，控制排水排气组件执行相应的故障处理操作。

[0016] 更为优选的是，故障处理操作的具体方法为：主动开启排水排气组件的脉冲排放，直到氢气浓值度恢复到正常范围，完成故障处理。

[0017] 一种氢燃料电池的故障诊断处理装置，包括氢气供给系统和燃料电池控制器，其特征在于，在所述氢气供给系统的排水排气装置出口处安装有氢气浓度传感器和温度传感器，所述氢气浓度传感器和所述温度传感器与所述燃料电池控制器信号连接，所述燃料电池控制器根据所述所述氢气浓度传感器和所述温度传感器反馈的信号控制所述排水排气组件进行主动排气。

[0018] 更为优选的是，所述氢气供给系统包括：电堆、氢气回流组件、水分离器和排水排气组件，所述氢气回流组件通过循环回路与所述电堆连接，所述水分离器连接在所述循环回路上，所述排水排气组件连接在所述水分离器上。

[0019] 可选的，氢气浓度传感器的类型不受限制，可以使用电导式、热导式、电化学式等类型。

[0020] 与现有技术相比，本发明的有益效果。

[0021] 一、本发明提出一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，通过对氢气供给系统中的氢气纯度进行测量、从而间接获知氢燃料电池的故障并进行相应的处理，对整个氢燃料电池系统的工作状态没有影响；并且，可以及时发现氢气浓度故障，故障诊断及时准确、且能避免氢气供给系统中杂质气体含量过高，保证了氢燃料电池氢气供给系统正常工作。

[0022] 二、本发明提出一种氢燃料电池的故障诊断处理装置，只是在现有的氢燃料电池系统中增加温度传感器和氢气浓度传感器，装置简单，易于生产、调试和生产应用。

附图说明

[0023] 图1所示为本发明提供的燃料电池氢气纯度检测和故障处理装置的示意图。

[0024] 图2所示为本发明提供的燃料电池氢气纯度检测和故障处理装置的工作流程图。

[0025] 图3所示为氢气浓度算法的一个拟合原理图。

[0026] 图4所示为氢气浓度算法的另一个拟合原理图。

[0027] 图5所示为燃料电池氢气纯度检测和故障处理装置的另一工作流程图。

[0028] 附图标记说明。

[0029] 1：电堆，2：氢气回流组件，3：水分离器，4：排水排气组件，5：氢气浓度传感器，6：温度传感器，7：燃料电池控制器。

具体实施方式

[0030] 在本发明中，除另有明确规定和限定，如有术语“组装”、“相连”、“连接”术语应作广义去理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；也可以是机械连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介相连，可以是两个元件内部相连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述的术语在本发明中的具体含义。

[0031] 在发明中，除非另有规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一特征和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“之下”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅是表示第一特征水平高度高于第二特征的高度。第一特征在第二特征 “之上”、“之下”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。

[0032] 下面结合说明书的附图，对本发明的具体实施方式作进一步的描述，使本发明的技术方案及其有益效果更加清楚、明确。下面通过参考附图描述实施例是示例性的，旨在解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0033] 本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

[0034] 一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其原理是，在氢气供给系统的排水排气组件出口安装氢气浓度传感器，在排水排气组件进行脉冲排放时记录氢气浓度变化曲线，据此判断氢气供给系统中的杂质气体含量是否超过阈值，并执行相应的故障处理操作。

[0035] 具体地，如果氢气供给系统中的杂质气体含量超过阈值，说明氢气供给系统中的杂质气体浓度过高，此时启动排水排气组件的脉冲排放，直到氢气浓度恢复到正常范围。

[0036] 如图1所示，实现上述方法的具体装置包括：电堆1、氢气回流组件2、水分离器3、排水排气组件4、氢气浓度传感器5、温度传感器6和燃料电池控制器7，所述氢气回流组件2通过循环回路与所述电堆1连接，所述水分离器3连接在所述循环回路上，所述排水排气组件4连接在所述水分离器3上，所述氢气浓度传感器5和所述温度传感器6连接在所述排水排气组件4的出口处，所述燃料电池控制器7与所述水分离器3、所述氢气浓度传感器5、所述温度传感器6连接，用来进行故障判断及处理。

[0037] 本发明通过对氢气供给系统中的氢气浓度进行实时监测，并通过氢气供给系统中的氢气浓度变化来判断氢燃料电池的故障状态，与现有技术的通过电堆放电性能的变化来判断氢燃料电池的故障状态相比，具有故障诊断更加及时准确，而且能够避免氢气供给系统中杂质气体含量过高的。

[0038] 实施例1。

[0039] 如图2所示，一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其特征在于，在排水排气装置启动脉冲排放时，利用氢气浓度传感器记录一个脉冲排放周期的信号曲线，标记为Cn，利用温度传感器记录一个脉冲排放周期的信号曲线，标记为CT；燃料电池控制器，根据Cn和 CT计算出氢气供给系统内部的氢气浓度值Nh。

[0040] 具体的故障诊断处理方法为：燃料电池控制器内存储有氢气浓度阈值Nc，通过比较氢气浓度值Nh和氢气浓度阈值Nc来判断氢燃料电池是否发生故障；如果Nh＜Nc，说明氢气供给系统中的杂质气体浓度过高；此时，燃料电池控制器向排水排气装置发送控制信号，主动开启排水排气组件的脉冲排放，直到氢气浓值度Nh恢复到正常范围，完成故障处理；如果Nh≥Nc，说明氢气供给系统中的杂质气体浓度符合要求；此时，保持排水排气组件的关闭，等待下一次脉冲排放。

[0041] 其中，氢气浓度值Nh是通过校正试验来建立的，在氢气供给系统充满一定浓度的氢气、氮气混合气体Ns，开启排水排气组件的脉冲排放，记录1个脉冲排放周期中的传感器信号曲线Cn试验和CT试验，保存Cn试验、CT试验和氢气浓度Ns的对应关系，建立数据库Map，用于建立氢气浓度算法。实际工作时，燃料电池控制器根据实际测得的Cn、 CT、以及建立的氢气浓度算法得到实际的氢气浓度值Nh。

[0042] 本实施例中，氢气浓度算法采用人工智能方法，使用数据库Map中的数据作为训练样本和验证样本，建立人工智能模型；通过人工智能模型来获得氢气浓度值Nh。

[0043] 至于具体的训练方法和人工智能模型的建立方法均为本领域技术人员所掌握的普通技术知识，这里不再详细赘述。

[0044] 实施例2。

[0045] 一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其与实施例1基本一致，区别在于，氢气浓度算法不同。

[0046] 如图3所示，本实施例中，氢气浓度算法使用数据库Map中氢气浓度传感器信号Cn的氢气浓度峰高度H作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到Ns和H之间的函数关系。

[0047] Ns = f1(H)。

[0048] 然后根据Ns与H的对应关系获得某一温度、某一氢气浓度峰高度H下的氢气浓度值Nh。

[0049] 至于具体数据拟合方法，其为本领域技术人员所掌握的普通技术知识，这里不再详细赘述。

[0050] 实施例3。

[0051] 一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其与实施例1基本一致，区别在于，氢气浓度算法不同。

[0052] 如图4所示，本实施例中，氢气浓度算法使用氢气浓度传感器信号Cn的氢气浓度峰积分面积Area作为关键指标，在一定温度下使用试验数据拟合得到Ns和Area之间的函数关系。

[0053] Ns = f2(Area)。

[0054] 然后根据Ns与Area的对应关系获得某一温度、某一氢气浓度峰积分面积Area下的氢气浓度值Nh。

[0055] 至于具体数据拟合方法，其为本领域技术人员所掌握的普通技术知识，这里不再详细赘述。

[0056] 实施例4。

[0057] 如图4所示，一种氢燃料电池的故障诊断处理方法，其与实施例1基本一致，区别在于，计算氢气供给系统内部的氢气浓度值Nh时引入不确定度u，根据传感器曲线Cn和CT计算出氢气浓度Nh后，加上不确定度u，得到氢气浓度修正值Nm。

[0058] Nm = Nh+u。

[0059] 故障诊断处理时，比较氢气浓度修正值Nm和阈值Nc，如果Nm＜Nc，说明氢气供给系统中的杂质气体浓度过高。此时，燃料电池控制器向排水排气装置发送控制信号，启动排水排气组件的脉冲排放，直到氢气浓修正值度Nm恢复到正常范围，完成故障处理。

[0060] 需要说明的是，不确定度u可以为实验值，也可以为经验值，存储在燃料电池控制器内。

[0061] 通过上述的结构和原理的描述，所属技术领域的技术人员应当理解，本发明不局限于上述的具体实施方式，在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围，本发明的保护范围应由各权利要求项及其等同物限定之。具体实施方式中未阐述的部分均为现有技术或公知常识。