【摘 要】
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固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）技术以其清洁高效的优势成为新能源发电领域的热点,是驱动稳步建立安全、低碳、可持续能源体系的重要一环。然而,耐久性限制了SOFC大规模的市场化推广。作为一个热电气强耦合的复杂非线性系统,负载频繁波动、材料老化、环境变化等多方面因素导致系统在运行时出现故障与性能退化现象,大大缩短了SOFC的有效寿命。因此,本文以实现SOFC高效
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固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）技术以其清洁高效的优势成为新能源发电领域的热点,是驱动稳步建立安全、低碳、可持续能源体系的重要一环。然而,耐久性限制了SOFC大规模的市场化推广。作为一个热电气强耦合的复杂非线性系统,负载频繁波动、材料老化、环境变化等多方面因素导致系统在运行时出现故障与性能退化现象,大大缩短了SOFC的有效寿命。因此,本文以实现SOFC高效率、长寿命运行为目的,将数据驱动与机理知识相结合,深入开展SOFC故障诊断、健康状态评估以及寿命预测策略研究。主要研究内容如下:针对k W级SOFC发电系统实验平台出现的空气泄露和燃料泄露两类故障,本文提出了一种数据驱动与机理知识相结合的在线故障诊断方案。从本团队1k W实验平台上获取的过程数据出发,首先采用主成分分析降维,结合机理知识来处理SOFC多工况数据,提取出有效特征,然后通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行训练建立模式分类模型,最后使用该模型对SOFC数据进行实时监测。与其他方法对比,实验结果显示了所提出的供气故障诊断方案的可行性与优越性。针对SOFC性能退化问题,本文研究了基于卡尔曼滤波（Kalman Filter,KF）的SOFC健康状态在线估计方法,引入退化电阻作为健康状态指标,建立了SOFC线性退化模型,采用KF方法实现了SOFC健康状态的精准估计。实验结果验证了该方法在估计SOFC健康状态上的有效性与可靠性。针对SOFC健康状态退化导致发电功能失效的情况,本文提出了基于数据的长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络方法实现SOFC剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测。仿真结果显示,与基于模型的预测方法相比,LSTM有效的从历史数据中学习到SOFC的未来退化趋势,保证了RUL的预测精度。
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