[发明专利]燃料电池阳极状态监测方法

说明书

本申请涉及一种燃料电池阳极状态监测方法。包括构建具有盲端阳极的阳极侧的非线性动态模型，并定义非线性动态模型的状态变量。基于非线性动态模型构建无迹卡尔曼滤波观测器。通过检测获得电池参数、吹扫阀动作信号以及阳极流道压力参数。根据电池参数、吹扫阀动作信号以及阳极流道压力参数，利用无迹卡尔曼滤波观测器计算燃料电池阳极状态变量估计值。上述燃料电池阳极状态监测方法，同时考虑了湿度传感器和电磁阀的特性以及外围传感器的特性。此外，使用无迹卡尔曼滤波的方法进行状态估计，可以实现实时估计，并实现较好的动态估计效果。此种方法仅需要测量电池参数、吹扫阀动作信号以及阳极流道压力参数，降低了系统测量工作量。

技术领域

本申请涉及燃料电池领域，特别是涉及一种燃料电池阳极状态监测方法。

背景技术

质子交换膜燃料电池作为动力源，具有高效率，低噪音和短冷启动时间等优点，是汽车应用中的首选。在盲端阳极的质子交换膜系统中，阳极侧氮气和液态水的积聚不可避免，影响了系统效率和燃料电池耐久性。为了排出阳极流道中积聚的水和氮气，通常在盲端阳极的出口处安装电磁阀，即吹扫阀(PV)。吹扫策略影响着内部质量传递和碳腐蚀，必须进行优化。而优化吹扫策略的前提条件是已知阳极侧的内部状态。因此，针对具有盲端阳极的车载质子交换膜系统，需要开发用于实时观察阳极侧内部状态的算法，以提高系统效率，延迟性能下降，保持较低的总体成本。

当前的燃料电池内部状态观测算法可分为三类：基于模型和外围信号，基于使用直流(DC)转换器注入电流激励，以及数据驱动算法。然而，基于模型的方法严重依赖于物理模型的准确度；基于高频电阻的方法需要良好的硬件和信号处理技术；基于数据的方法依赖于算法结构，并需要大量的数据进行训练。

发明内容

基于此，本申请提供一种燃料电池阳极状态监测方法，以在获取燃料电池阳极状态观测变量估计值的基础上，降低系统测量工作量。

一种燃料电池阳极状态监测方法，包括：

S10，构建具有盲端阳极的阳极侧的非线性动态模型，并定义所述非线性动态模型的状态变量；

S20，基于所述非线性动态模型构建无迹卡尔曼滤波观测器；

S30，获取电池参数、吹扫阀动作信号以及阳极流道压力参数；

S40，将所述电池参数、所述吹扫阀动作信号以及所述阳极流道压力参数输入至所述无迹卡尔曼滤波观测器，计算得出所述燃料电池阳极状态变量的估计值。

在其中一个实施例中，所述S10，构建具有盲端阳极的阳极侧的非线性动态模型，并定义所述非线性动态模型的状态变量的步骤包括：

根据物理模型和经验参数，构建所述非线性动态模型；所述状态变量包括阳极流道中的氢气分压、阳极流道中的水蒸气分压、阳极流道中的氮气分压、气体扩散层中的平均液态水饱和度以及阳极流道水蒸气压力。

在其中一个实施例中，所述物理模型的状态空间描述为：