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摘要：由于质子交换膜燃料电池（PEMC）具有常温下快速启动、工作温度低、发电效率高、无污染、噪音小、使用灵活等优点，在便携式电源、车辆动力电源、家用电源等方面具有广阔的应用前景。一个高效的PEMFC发电系统需要复杂的控制器，这样才能够使燃料以高效率发电。而故障诊断是整个控制器中不可缺少的部分，它是保证整个PEMFC发电系统可靠稳定运行的重要方面。为此，本文就针对质子交换膜燃料电池故障诊断方法展开研究。
关键词：质子交换膜；燃料电池；故障诊断方法
导言：
作为一种电化学反应装置，PEMFC可将氢气中蕴含的化学能直接转化为电能供给负载，整个PEMFC过程不涉及燃烧反应，因此不受卡诺循环限制，具PEMFC有清洁无污染、功率密度率高、启动速度快及运行PEMFC噪音小等优势，目前已被广泛应用于交通运载、固定式发电等领域。但目前PEMFC仍然面临着可靠性低和耐久性差的问题，探寻准确有效的故障诊断方法对其性能的提升及未来产业化发展都具有重要的意义。
1 质子交换膜燃料电池的概况
质子交换膜燃料电池（PEMFC）是最有前景的能源，由于其效率高、功率密度大、零排放、运行温度低和负载响应快等特点，在汽车、机车和有轨电车等领域展现出巨大优势。本课题组研发出世界首列PEMFC/超级电容混合动力有轨电车，装配两套150kW的PEMFC系统作为主动力源，具有加气快、运行周期长等优点，已经得到示范性应用，然而在实际运行中可能出现故障。PEMFC故障能够引起系统性能衰减甚至缩短电堆使用寿命，为了检测和隔离故障，对PEMFC的监控和故障诊断成为亟待解决的问题。
2 质子交换膜燃料电池的常见故障分析
2.1 PEMFC内部水传递机理
PEMFC电堆在运行过程中，电堆内部的水主要源于阴/阳极气体增湿水及阴极侧电化学反应生成的水.电堆内部水的排出方式主要是阴极侧反应剩余气体排气、阴极侧脉冲排气和阳极侧脉冲排气3种方式。水在电堆内部的传输包括“电拖曳作用”和“反渗作用”等。在反应过程中，质子交换膜需充分湿润，这是因为在阳极催化剂层产生的质子是以水合质子（H3O+）的形式进行传输，所以质子会将部分阳极侧的水带到阴极侧，该过程称为“电拖曳作用”。
由于氢质子和电子到达阴极侧催化剂层与氧气发生反应生成水，而阳极侧没有水的产生，故膜两侧的水存在浓度差，阴极侧的水会通过膜扩散到阳极侧，该过程称为“反渗作用”。PEMFC电堆内部水迁移如图1所示。
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图1 PEMFC内部水迁移示意
2.2 PEMFC常见故障
PEMFC发电系统可能会出现很多故障。例如，当燃料电池堆出现了质子交换膜破损等致命故障，就只能更换新的电池堆；如果是由于外界扰动而造成的输出功率不稳定，可通过各种控制器加以稳定。上述类型故障可以通过在电池设计制造过程中解决。本文研究的故障主要针对以下情况：一经常发生；二并不对电池产生毁灭性的损坏，是可逆的；三可以通过实时控制系统进行修复。
第一种是故障是电极水淹。PEMFC反应产物是水，若排水不畅就会造成阳极阴极积水，液态水就会覆盖电催化层，降低催化层活性；另外液态水会阻滞电极气体扩散层内反应气传质速度，从而增加浓差极化，使电压下降，大大降低电池性能。
第二种是故障是质子交换膜脱水。若反应气没有很好的增湿或者反应温度过高，不能使质子交换膜充分湿润．就会使交换膜传导质子的能力下降，也增加质子交换膜的电阻，增加欧姆极化，导致电压下降，使燃料电池的性能大幅降低。
总之，在PEMFC的运行过程中，质子传导率与膜水含量密切相关，所以良好的输出性能对应充分湿润的质子交换膜。但电池内部水含量过高会产生水淹故障，而水含量不足则会导致膜干故障。气体扩散层和流道的水淹使得气体反应物到达反应位点的传输受阻，催化剂的活性面积因水的覆盖而降低，PEMFC的活化损耗和浓差损耗显著增加。通过建立模型，避免使用昂贵的内嵌传感器，只从电流电压中提取信息完成对两种故障的判别。
3 质子交换膜燃料电池故障诊断方法研究
目前关于燃料电池故障诊断方法的研究已有很多，按照诊断原理可分为基于模型法、基于数据驱动法及基于实验测试法3类。由于PEMFC是一种多物理场、多参数耦合的非线性复杂系统，因此很难建立其精确的故障模型，而基于实验测试法对于设备的要求又普遍较高，因此基于数据驱动法更适合应用在燃料电池故障诊断中，被认为PEMFC是最具前景的一类诊断方法。
基于数据驱动方法的诊断技术主要基于大量的历史数据分析，且不依赖诊断对象的具体模型。通过笔者的研究过程中，首先对PEMFC施加伪随机二进制序列信号（PRBS）激励信号获取大量阻抗数据信息，并将其视为独立的复杂随机变量，随后进行连续小波变换（CWT）、连接函数进行数据融合，再将处理后的数据信息进行统计分析，以连接函数的输出对PEMFC的水淹和膜干及其故障严重性进行诊断，并通过实验数据验证了该诊断方法的有效性。此外，基于小波分析方法对电堆电压信号进行处理，根据得到的小波分析图谱的差异来识别故障类型，从而初步实现诊断目的。同时针对故障的复杂性和识别的不确定性问题，提出了基于支持向量机（SVM）和D-S证据理论（DST）的信息融合技术的PEMFC故障诊断方法。
此外，应用ANN估计了PEMFC的理论压力降来研究基于压力降指标的水淹和膜干故障诊断。目前，基于数据驱动方法对PEMFC水淹和膜干进行诊断受到广泛关注。该方法能直接利用PEMFC运行时的数据作为训练数据进行测试，通过不同数学算法对数据进行处理来获取水淹、膜干和正常态的特征，再根据特征来判断其余数据下电池的工作状态。基于数据驱动的故障诊断方法可应用于在线诊断、大功率PEMFC电堆及多堆的水淹和膜干故障诊断，针对电堆中故障单片的定位具有较大优势。但算法所需时间、特征分类及故障识别准确率等需进一步改进提升。
4 结语
总之，PEMFC水淹和膜干是常见的运行状态，严重时会影响电堆性能和寿命。因此对PEMFC进行水淹和膜干故障诊断十分重要，本文对该领域的进一步研究有以下几点展望：一是随着PEMFC的商业化进程，基于数据驱动的在线诊断方法有助于工程应用的实时控制使PEMFC高效稳定运行，特别是大功率和多堆系统的应用。二是目前的PEMFC模型大多为单片电池正常态或故障态的模型，不能很好地拟合电堆实际运行的状态和参数变化，尤其是正常向故障转换的动态过程。所以建立适用于故障诊断的PEMFC模型对水淹和膜干故障诊断十分重要。
参考文献：
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