楊光友， 謝 松， 陳 明

(1 湖北工業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)機(jī)械工程研究設(shè)計(jì)院， 湖北 武漢 430068；2 東風(fēng)汽車集團(tuán)有限公司前瞻技術(shù)研究院， 湖北 武漢 430068)

燃料電池通?？煞譃榱姿崛剂想姵?、堿性燃料電池、熔融碳酸鹽燃料電池、質(zhì)子交換膜燃料電池和固體氧化物燃料電池等5大類[1]。其中，以氫氣為燃料的質(zhì)子交換膜燃料電池，由于無污染、工作溫度低、冷啟動(dòng)迅速、穩(wěn)定性高、效率高等特性[2-4]，是最具有發(fā)展前景的能源之一。燃料電池系統(tǒng)的工作狀態(tài)和輸出性能受電池堆溫度、濕度、流量、壓力、負(fù)載大小等眾多參數(shù)影響。燃料電池系統(tǒng)為多輸入多輸出結(jié)構(gòu)，由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所涉及的外圍輔助設(shè)備眾多，易受外界環(huán)境變化影響，導(dǎo)致系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)易發(fā)生各種故障。氫具有易燃易爆特性，為了防止安全事故發(fā)生，提高燃料電池系統(tǒng)使用過程中的安全可靠性，燃料電池系統(tǒng)進(jìn)行故障分析和診斷具有重大意義。燃料電池造價(jià)昂貴，難以進(jìn)行故障實(shí)驗(yàn)，故需要對(duì)燃料電池及系統(tǒng)進(jìn)行模擬。Yang Q和Aitouche A等[5]建立燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)仿真模型，得出一種基于冗余的診斷方法以實(shí)現(xiàn)對(duì)膜干、水淹等故障的檢測(cè)。Mohammadi等[6]建立質(zhì)子交換膜燃料電池系統(tǒng)的3D模型，以3D模型為基礎(chǔ)提出了一種檢測(cè)膜干、水淹的故障定位和診斷的雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。郭愛基于Matlab/simulink搭建虛擬燃料電池系統(tǒng)平臺(tái)，提出了基于最佳過氧比控制方法，并對(duì)燃料電池系統(tǒng)進(jìn)行了總成控制實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了各個(gè)子系統(tǒng)控制器能夠協(xié)調(diào)工作，并達(dá)到滿意的控制精度[7]。韓喆利用等效替換原理搭建燃料電池冷卻系統(tǒng)實(shí)物平臺(tái)，分析了燃料電池冷卻系統(tǒng)中不同部件可能發(fā)生的故障，并研究了故障對(duì)燃料電池冷卻系統(tǒng)流量溫度等相關(guān)參數(shù)的影響，利用多傳感器監(jiān)測(cè)關(guān)鍵參數(shù)變化，提出了基于多傳感器數(shù)據(jù)相互校正的故障診斷策略[8]。由此可見，燃料電池系統(tǒng)模擬仿真的研究思路得到較多應(yīng)用，其不僅可得到相關(guān)故障數(shù)據(jù)，驗(yàn)證算法正確性，還能節(jié)約成本，保證安全。

近些年，隨著人工智能的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越多地運(yùn)用于故障診斷中。王思遠(yuǎn)采取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LiNN對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械時(shí)域的信號(hào)進(jìn)行故障診斷，在凱斯西儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)和數(shù)控機(jī)床的電主軸等實(shí)際需求上均取得了不錯(cuò)的效果[9]。辛浩冬提出一種使用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)道岔故障進(jìn)行智能診斷的方法，來解決當(dāng)前現(xiàn)場(chǎng)存在的道岔故障判斷難、時(shí)間長(zhǎng)等問題[10]。本文通過搭建燃料電池模擬平臺(tái)進(jìn)行故障模擬實(shí)驗(yàn)，采集故障數(shù)據(jù)，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，并驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。

1 燃料電池系統(tǒng)

電堆是燃料電池系統(tǒng)的核心部分。除去電堆之外，外圍輔助設(shè)備構(gòu)成的子系統(tǒng)為電堆提供功能性服務(wù)，子系統(tǒng)和電堆一起構(gòu)成完整的燃料電池系統(tǒng)。一個(gè)完整的燃料電池系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)通常如圖1所示。

圖 1 燃料電池系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)

燃料電池系統(tǒng)主要由燃料電池堆、空氣供給子系統(tǒng)、氫氣供給子系統(tǒng)、冷卻子系統(tǒng)、電力輸出子系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)等部分組成[11]。

2 燃料電池系統(tǒng)故障模擬試驗(yàn)平臺(tái)

燃料電池系統(tǒng)控制平臺(tái)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，控制繁瑣，參數(shù)不易調(diào)節(jié)。參數(shù)如果波動(dòng)較大容易導(dǎo)致燃料電池電堆損傷，難以設(shè)置所需要的故障類型。此外，燃料電池本身脆弱，空氣和氫氣的比例變化易使其造成永久性損傷。由于燃料電池陽極輸入的是氫氣，氫氣屬于易燃易爆氣體，故用其他安全氣體代替氫氣。燃料電池系統(tǒng)控制平臺(tái)和燃料電池本身造價(jià)不菲，若實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)平臺(tái)和電堆造成損傷，將導(dǎo)致較大的經(jīng)濟(jì)損失?；谏鲜隹紤]，本研究平臺(tái)主要是模擬電堆之外的燃料電池系統(tǒng)的其他組成部分的故障，并擬通過試驗(yàn)建立燃料電池系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)及故障診斷模型。

2.1 結(jié)構(gòu)組成

以60 kW燃料電池為研究對(duì)象，根據(jù)其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，所搭建燃料電池系統(tǒng)拓?fù)鋱D和模擬臺(tái)架(圖2和圖3)。

圖 2 模擬燃料電池系統(tǒng)拓?fù)鋱D

1-空氣機(jī)；2,15,17-調(diào)壓閥；3-空氣中熱器；4,12,16-截止閥；5-中冷器；6,9,13-溫度傳感器、壓力傳感器；7,10-背壓閥；8-氫氣循環(huán)泵；11-循環(huán)水泵;14-水箱圖 3 模擬臺(tái)架

從安全性和經(jīng)濟(jì)性考慮，模擬系統(tǒng)從以下方面對(duì)燃料電池系統(tǒng)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理。

1)燃料電池模擬臺(tái)架只針對(duì)燃料電池系統(tǒng)的空氣供給子系統(tǒng)、氫氣供給子系統(tǒng)和冷卻子系統(tǒng)，即只包括入堆前的系統(tǒng)模擬，不涉及燃料電池電堆。由東風(fēng)公司提供數(shù)據(jù)可知，燃料電池電堆內(nèi)部冷卻液容量為10 L，本文采用同等容積的水箱對(duì)電堆進(jìn)行等效替代。

2)由于臺(tái)架采用的是小型空壓機(jī)，功率沒有車載空壓機(jī)那么大，壓縮后的氣體不會(huì)像車載空壓機(jī)壓縮的氣體有溫度升高的現(xiàn)象。為了模擬氣體溫度變化的工況，在空壓機(jī)后連接了氣體加熱器，對(duì)氣體進(jìn)行加熱。

3)一般燃料電池系統(tǒng)中采用的是水冷型中冷器。為了簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，操作方便，模擬平臺(tái)選用風(fēng)冷型中冷器。

4)由于空氣供給子系統(tǒng)中沒有設(shè)置濕度傳感器，故去除了加濕器，不考慮濕度因素。

5)氫氣供給子系統(tǒng)不使用氫氣，用空氣代替，由空壓機(jī)供氣，通過調(diào)壓閥調(diào)節(jié)氫氣管路的壓強(qiáng)。

6)由于不涉及燃料電池電堆，氫氣循環(huán)泵從燃料電池堆中抽的未完全反應(yīng)的氫氣，由空壓機(jī)來提供，由調(diào)壓閥來調(diào)節(jié)壓力大小。

7)采用集熱器對(duì)冷卻水進(jìn)行加熱模擬燃料電堆發(fā)熱。

8)模擬系統(tǒng)增加了一些截止閥、調(diào)壓閥等部件以方便設(shè)置故障。

燃料電池模擬臺(tái)架實(shí)物如圖4所示。

圖 4 燃料電堆模擬臺(tái)架

2.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

為監(jiān)測(cè)空氣入堆前的溫度和壓力、氫氣入堆前的溫度和壓力以及循環(huán)水進(jìn)堆時(shí)的溫度及壓力，燃料電池模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)共需要6個(gè)傳感器。傳感器數(shù)據(jù)采集控制器選擇使用STM32F103為核心的控制器。該控制器板載芯片STM32F103ZE，144引腳，512K Flash，64K SRAM，資源豐富，引腳多，容量大，穩(wěn)定性強(qiáng)，廣泛應(yīng)用于各種工控場(chǎng)合[12]。

傳感器信號(hào)采集采用AD7606模塊，AD7606是16位、8通道同步采樣模數(shù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(DAS)[13]，所有通道同時(shí)均能以200kSPS的吞吐速率采樣，使用高速串行通信接口(SPI)和并行通信接口兩種通信方式。模塊采用5 V單電源供電，能夠處理±10 V和±5 V真雙極性輸入信號(hào)。

3 燃料電池系統(tǒng)故障分析

燃料電池模擬臺(tái)架器件包括空壓機(jī)、中冷器、氫氣循環(huán)泵、水箱、水泵、傳感器、管道等。故障發(fā)生時(shí)，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)中單個(gè)參數(shù)或多個(gè)參數(shù)發(fā)生變化，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行造成影響。本節(jié)對(duì)燃料電池系統(tǒng)部件可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行分析。

空壓機(jī)和氫氣循環(huán)泵結(jié)構(gòu)類似，都是利用離心機(jī)制，因此有類似的故障類型，當(dāng)由于堵塞等原因造成進(jìn)氣不足時(shí)，都會(huì)發(fā)生喘振現(xiàn)象、機(jī)身抖動(dòng)加劇、輸出氣壓不穩(wěn)，不僅影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作，對(duì)內(nèi)部電機(jī)也有較大損傷?？諌簷C(jī)也可能因?yàn)榭刂破骱蛢?nèi)部傳感器原因?qū)е鲁鰤翰粶?zhǔn)，這是由于控制器或者壓力傳感器損壞，空壓機(jī)不能準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)輸出壓力大小，導(dǎo)致輸出壓力偏差較大?？諌簷C(jī)輸出壓力不準(zhǔn)或波動(dòng)較大，不僅影響燃料電池的工作性能，更可能會(huì)導(dǎo)致電池的不可逆損傷。

車載中冷器主要靠自身散熱片和散熱風(fēng)扇排出熱量。車輛運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜惡劣，容易積累灰塵，若灰塵覆蓋在中冷器的散熱片上，將嚴(yán)重影響散熱效果，使進(jìn)入燃料電池電堆的空氣溫度過高，導(dǎo)致燃料電池受損。

冷卻子系統(tǒng)中的冷卻液一般采用去離子水，若水中有細(xì)微雜質(zhì)，時(shí)間久了雜質(zhì)沉淀在管道內(nèi)造成輕微堵塞，使水流量減小，電堆溫度升高。堵塞嚴(yán)重時(shí)管道可能無法供水[8]。管道因自身材質(zhì)及環(huán)境影響會(huì)出現(xiàn)不同程度的腐蝕或老化，從而導(dǎo)致管道破損冷卻液泄漏。泄漏和堵塞都可能導(dǎo)致管道嚴(yán)重破裂。管道嚴(yán)重破裂會(huì)導(dǎo)致冷卻液在系統(tǒng)中無法正常循環(huán)，冷卻子系統(tǒng)無法正常工作，容易造成電堆局部過熱，對(duì)燃料電池造成嚴(yán)重?fù)p傷。因此，管道發(fā)生頻率較高的故障為泄露、堵塞與炸裂。

離心泵通過葉輪旋轉(zhuǎn)的離心作用將電機(jī)的機(jī)械能傳遞給冷卻液，冷卻液在離心泵的作用下其壓力和勢(shì)能得到增加，以一定的壓力和流量在管道和電堆中循環(huán)。離心泵故障種類多樣，如泵入口因管道泄漏或結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等因素導(dǎo)致壓力過低，泵內(nèi)液體汽化沖擊葉輪，冷卻水流量不足或中斷等原因所導(dǎo)致的葉輪損壞等故障[14-16]。上述故障的主要表現(xiàn)為額定轉(zhuǎn)速下泵能夠帶動(dòng)的流量下降。

4 故障模擬實(shí)驗(yàn)及故障診斷模型

4.1 故障模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

4.1.1空氣進(jìn)氣子系統(tǒng)進(jìn)氣故障模擬實(shí)驗(yàn)

1)模擬空壓機(jī)排氣壓力不穩(wěn)：通過頻繁開啟空壓機(jī)排氣開關(guān)實(shí)施。頻繁開啟空壓機(jī)排氣開關(guān)會(huì)導(dǎo)致壓力不穩(wěn)，壓力不穩(wěn)也將導(dǎo)致入堆溫度產(chǎn)生波動(dòng)。

2)模擬空壓機(jī)排氣壓力不準(zhǔn)：基于某一種工況，在變頻空壓機(jī)上調(diào)節(jié)排氣壓力，使其不在該工況要求的壓力值，壓力過高過低也將使入堆氣體溫度發(fā)生相應(yīng)變化。

3)模擬中冷器進(jìn)氣堵塞：在中冷器進(jìn)氣口前安裝截止閥，通過截止閥調(diào)節(jié)進(jìn)氣量以模擬進(jìn)氣不良。

4)模擬中冷器散熱故障：遮擋中冷器散熱片，減小中冷器與外界環(huán)境的熱交換面積，中冷器散熱故障導(dǎo)致氣體溫度無法冷卻到正常區(qū)間。

4.1.2氫氣進(jìn)氣子系統(tǒng)進(jìn)氣故障模擬實(shí)驗(yàn)

1)模擬氫氣循環(huán)泵進(jìn)氣故障：在氫氣循環(huán)泵進(jìn)氣口前安裝截止閥，通過截止閥調(diào)節(jié)進(jìn)氣量以模擬進(jìn)氣不良。

2)模擬管道泄漏故障：調(diào)節(jié)背壓閥減小管內(nèi)氣壓模擬泄漏現(xiàn)象。將背壓閥開口增大，管內(nèi)壓力相應(yīng)減小，模擬輕微泄露；將背壓閥開口完全打開，相當(dāng)于管內(nèi)直接連接大氣壓，管內(nèi)壓力急劇減小，模擬氣管炸裂現(xiàn)象。

4.1.3循環(huán)水路故障模擬實(shí)驗(yàn)開啟加熱器，使水箱內(nèi)的冷卻水升溫，待水溫上升到一定程度時(shí)，開啟水泵，此時(shí)水溫下降，等待一會(huì)，水溫將在小范圍內(nèi)保持恒定，以此時(shí)的環(huán)境作為實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。

1)模擬管路泄漏故障：使管道接口處連接不緊密，形成泄漏現(xiàn)象，管道造成的大型的泄漏會(huì)導(dǎo)致壓力大幅度下降，溫度快速升高。

2)模擬管道炸裂故障：直接拔掉一處管道接口，觀察現(xiàn)象。

3)模擬管路堵塞故障：在水管一處安裝截止閥，通過調(diào)節(jié)截止閥開度模擬水管堵塞，水管堵塞導(dǎo)致壓力變化，水流減緩，導(dǎo)致溫度升高(進(jìn)行50%堵塞和100%堵塞兩組實(shí)驗(yàn))。

4.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

依據(jù)上一小節(jié)所提到的故障模擬實(shí)驗(yàn)劃分，燃料電池共14種故障狀態(tài)，以數(shù)字1-14作為故障狀態(tài)編號(hào)(表1)。

表1 故障狀態(tài)

燃料電池系統(tǒng)14種故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本均通過模擬故障實(shí)驗(yàn)采集。故障數(shù)據(jù)采集實(shí)驗(yàn)條件如下：

1)環(huán)境溫度為10℃左右，在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下；

2)所有設(shè)備供電正常，采集板供電電壓為5 V，傳感器供電電壓為24 V，模擬試驗(yàn)平臺(tái)中的其他器件供電電壓均為220 V；

3)設(shè)置相應(yīng)故障，記錄不同故障下溫度傳感器和壓力傳感器的信號(hào)，采集頻率為100 Hz；

4)同等條件下反復(fù)采集5次。

數(shù)據(jù)采集完成后，從5次實(shí)驗(yàn)所采集的數(shù)據(jù)中隨機(jī)截取，組成故障樣本。故障樣本分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集總共14000個(gè)樣本，每種故障類型1000個(gè)樣本，測(cè)試集總共7000個(gè)樣本，每種故障類型500個(gè)樣本。

4.3 故障診斷模型訓(xùn)練與測(cè)試

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基本組成單元是神經(jīng)元，一般由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成三層網(wǎng)絡(luò)[17]。激活函數(shù)一般使用線性函數(shù)、正切S型函數(shù)、雙極S型函數(shù)、斜坡函數(shù)等[18]。最主要的特征是信號(hào)前向傳播、誤差反向傳播。

在matlab環(huán)境下搭建結(jié)構(gòu)為6-18-14的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入層6個(gè)神經(jīng)元，輸出層14個(gè)神經(jīng)元，隱含層18個(gè)神經(jīng)元。輸入層6個(gè)神經(jīng)元分別表示空氣進(jìn)氣子系統(tǒng)的壓力和溫度、氫氣進(jìn)氣子系統(tǒng)壓力和溫度以及循環(huán)水進(jìn)堆壓力和溫度等6個(gè)參數(shù)。輸出層14個(gè)神經(jīng)元分別代表14種故障狀態(tài)編號(hào)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)定最大迭代次數(shù)設(shè)定為1000次，學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.1，訓(xùn)練誤差設(shè)定為0.00001，訓(xùn)練算法選擇trainlm，激活函數(shù)使用logsig和purelin函數(shù)。在該訓(xùn)練方法下，圖6為訓(xùn)練過程中的訓(xùn)練誤差，表2為不同故障的狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率。

圖 6 模型訓(xùn)練誤差曲線

表2 燃料電池故障狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率

由圖6可知，經(jīng)過137次迭代之后，模型的均方誤差達(dá)到要求。由表2可知，該模型用于測(cè)試集的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上，說明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法能夠?qū)θ剂想姵叵到y(tǒng)的14種故障狀態(tài)進(jìn)行診斷，具有較優(yōu)異的性能。

5 結(jié)束語

基于60 kW的燃料電池系統(tǒng)，搭建了燃料電池模擬平臺(tái)。模擬平臺(tái)包括氫氣供氣子系統(tǒng)、空氣供氣子系統(tǒng)、冷卻子系統(tǒng)，涵括空壓機(jī)、中冷器、氫氣循環(huán)泵、冷卻水泵等主要部件?；谒罱ǖ哪M平臺(tái)進(jìn)行燃料電池系統(tǒng)的14種故障狀態(tài)模擬實(shí)驗(yàn)。以空氣進(jìn)氣子系統(tǒng)的壓力和溫度、氫氣進(jìn)氣子系統(tǒng)壓力和溫度以及循環(huán)水進(jìn)堆壓力和溫度6個(gè)參數(shù)分別作為輸入節(jié)點(diǎn)，14種故障狀態(tài)作為輸出節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建了3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。試驗(yàn)結(jié)果表明：該模型整體故障診斷準(zhǔn)確率及單個(gè)故障診斷準(zhǔn)確率均達(dá)到99%以上，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型用于燃料電池故障診斷的可行性。