[发明专利]一种燃料电池系统水淹故障诊断方法和装置

说明书

本申请提供了一种燃料电池系统水淹故障诊断方法，燃料电池系统中多个特征参数之间独立，且符合随机分布概率，基于特征参数分布概率，分析得到多个特征参数实时值分别对应的发生水淹概率和未发生水淹概率，基于该多个独立的特征参数发生水淹概率和未发生水淹概率分析确定整个燃料电池系统发生水淹概率和未发生水淹概率，从中选择概率较大的一个作为最终结果，数据处理量小。

技术领域

本申请涉及燃料电池领域，更具体的说，是涉及一种燃料电池系统水淹故障诊断方法和装置。

背景技术

氢氧燃料电池汽车用以质子交换膜燃料电池(PEMFC，proton exchange membranefuel cell)系统为核心，使用高纯度氢气与空气中的氧气发生电化学反应，产生电能驱动车辆运行。氢氧燃料电池是零排放或近似零排放的车载动力解决方案，具有运行平稳噪音低、经济性高、加注燃料快。环境适应性强等优点。随着环境污染与全球气候变暖问题的日益严重，其作为一种汽车动力系统解决方案而日益受到关注。

对于车载应用，质子交换膜燃料电池系统的性能、耐用性和可靠性是最具挑战性的问题，其在很大程度上取决于燃料电池系统的水热管理。随着车载燃料电池系统的功率密度日益提升，燃料电池堆需要在更高的电流密度下运行，并产生更多的液态水。液态水容易阻塞气体扩散层和气体流道，导致反气体不足，降低系统性并损害电堆耐久性。因此对燃料电池系统的水淹故障进行有效诊断十分重要。可靠的诊断手段可以及时对控制系统进行预警，使得控制系统做出必要的控制措施，避免燃料电池的水淹故障继续加深。

现有技术中，采用神经网络诊断模型对于燃料电池进行水淹故障检测，如常用方法有PCA(Principal components analysis，主成分分析)降维方法、SVM(Support VectorMachine，支持向量机)分类器、LSTM(Long Short-Term Memory，长短期记忆网络)分类器等。这类方法具有一定的诊断精度，但是需求数据量较大、且在车载条件下，对运算资源的消耗较大。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种燃料电池系统水淹故障诊断方法，如下：

一种燃料电池系统水淹故障诊断方法，包括：

获取当前时刻燃料电池系统中至少两个特征参数的实时值，所述至少两个特征参数之间独立；

基于预设的特征参数随机分布概率，分析得到至少两个特征参数的实时值对应的发生水淹概率和未发生水淹概率；

基于至少两个特征参数的实时值对应的发生水淹故障概率和未发生水淹故障概率，分析得到所述燃料电池系统发生水淹概率和所述燃料电池系统未发生水淹概率；

基于所述燃料电池系统发生水淹概率大于所述燃料电池系统未发生水淹概率，判定所述燃料电池系统发生水淹故障；

基于所述燃料电池系统发生水淹概率不大于所述燃料电池系统未发生水淹概率，判定所述燃料电池系统未发生水淹故障。

上述的方法，可选的，预设特征参数随机分布概率，包括：

对燃料电池输出预设交流激励电流；

从所述至少两个特征参数中依次选择一个特征参数作为所述燃料电池系统中目标特征参数，所述目标特征参数的取值采用随机变量；

对于所述目标特征参数进行随机采样，得到至少两个样本值；

读取每个目标特征参数样本值对应的所述燃料电池的输出电流值与输出电压值；

基于所述输出电流和输出电压值，分析所述燃料电池发生水淹故障的样本值集合、所述燃料电池未发生水淹故障的样本值集合；

基于所述燃料电池发生水淹故障的样本值集合，分析得到所述目标特征参数在燃料电池发生水淹故障的随机分布参数；