【摘 要】
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随着现代社会的快速发展,氢能因其清洁环保和储量丰富成为可取代传统化石能源的新能源之一。以氢为燃料的质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有功率密度高、工作温度低、环境友好等优点,然而其存在的可靠性差及寿命短等问题制约商业化发展。为了改善这些问题就需对电池运行中出现的故障进行及时的诊断。与需要建立复杂模型的基于模型的故障诊断方法相比,随着检测存储设备以及机器学习算法的快速发展,基于数据驱动的故障诊断方法
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随着现代社会的快速发展,氢能因其清洁环保和储量丰富成为可取代传统化石能源的新能源之一。以氢为燃料的质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有功率密度高、工作温度低、环境友好等优点,然而其存在的可靠性差及寿命短等问题制约商业化发展。为了改善这些问题就需对电池运行中出现的故障进行及时的诊断。与需要建立复杂模型的基于模型的故障诊断方法相比,随着检测存储设备以及机器学习算法的快速发展,基于数据驱动的故障诊断方法研究成为未来的发展趋势。其中诊断变量及诊断算法是基于数据驱动的故障诊断方法中的重要研究内容。本文选择电池内部电流分布及输出电压和CNN-Bi LSTM算法分别作为针对PEMFC的基于数据驱动故障诊断中的诊断变量及诊断算法开展了相关研究,主要工作内容如下:（1）研究了电池不同故障状态下的内部电流分布与外部磁场分布的关联性。建立PEMFC三维仿真模型,对电池不同故障状态下的内部电流分布及外部磁场分布情况进行了仿真研究。结果发现电池内电流分布与电池运行状态如气体浓度分布、膜状态等密切相关,电池外部磁场分布与内部电流分布之间也具有强相关性。（2）实现了通过电池外部磁场数据对内部电流分布的反演测量和故障诊断。建立磁场计算模型,结合PEMFC的先验信息,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行多目标寻优。以自行设计的金属双极板燃料单电池为研究对象,模拟不同操作条件下的燃料电池故障,通过采集磁场测量点的磁场数据对不同分布状态的电流进行反演计算,结果符合电池故障状态变化情况,验证了以电流分布为故障诊断变量的可行性和有效性。（3）建立了基于CNN-Bi LSTM组合算法的电池故障诊断模型。以电池电压与电流分布作为故障诊断变量,采用SMOTE算法对不平衡小样本进行补充,实现了对于PEMFC 4种工作状态的诊断分类,整体分类准确率达97.4%,并与CNN、LSTM、SVM等多种故障分类模型进行对比,具有最好的诊断效果。
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