第1章 質子交換膜燃料電池概述/1

1.1 燃料電池反應原理/1

1.2 燃料電池組件構成/3

1.3 燃料電池的動態特性/7

1.4 質子交換膜燃料電池應用概述/8

1.4.1 PEMFC汽車概述/8

1.4.2 PEMFC發電技術應用/10

第2章 質子交換膜燃料電池水管理及故障測試/12

2.1 質子交換膜燃料電池水管理/12

2.2 質子交換膜燃料電池水管理故障診斷方法/13

2.2.1 基於模型的故障診斷方法/14

2.2.2 基於數據驅動的故障診斷方法/16

2.2.3 基於實驗測試的故障診斷方法/17

2.3 質子交換膜燃料電池水管理故障實驗測試/18

第3章 燃料電池交流阻抗檢測技術/21

3.1 電化學阻抗譜測量原理/21

3.2 交流阻抗檢測繫統設計/23

3.2.1 交流阻抗檢測繫統總體設計/23

3.2.2 程控交流電流激勵信號源設計/24

3.2.3 高精度信號設計/28

3.2.4 上位機模塊設計/35

3.3 交流阻抗檢測繫統測試與分析/43

3.3.1 交流電流激勵源頻率輸出測試/43

3.3.2 信號放大模塊測試/44

3.3.3 交直流濾波模塊測試/46

3.3.4 交流電壓采集模塊測試/47

第4章 燃料電池水管理故障診斷方法/50

4.1 燃料電池建模及等效電路模型參數辨識/50

4.1.1 燃料電池建模/50

4.1.2 燃料電池等效電路模型參數不確定性評估/55

4.2 基於FCM與OB算法的燃料電池水管理故障分類/63

4.2.1 最小二乘法參數辨識/63

4.2.2 FCM聚類算法/64

4.2.3 優化貝葉斯算法分類/64

4.2.4 基於FCM與OB算法的水管理故障分類實例/66

4.3 基於自適應差分算法優化支持向量機的水管理故障診斷/75

4.3.1 數據降維方法/75

4.3.2 水管理故障分類算法/76

4.3.3 基於ADESVM算法的水管理故障診斷實例/80

4.4 結合線性判別分析和Xception網絡的水管理故障診斷方法/84

4.4.1 燃料電池故障概述/84

4.4.2 Xception網絡/85

4.4.3 基於Xception網絡的燃料電池故障診斷實例/87

第5章 質子交換膜燃料電池老化分析及預後管理/94

5.1 質子交換膜燃料電池老化機理與指標/94

5.1.1 燃料電池主要部件老化的影響分析/94

5.1.2 燃料電池運行工況對老化的影響分析/96

5.2 質子交換膜燃料電池的預後管理/97

5.2.1 數據獲取和預處理/98

5.2.2 健康指標和壽命終止點/101

5.2.3 預測模式概述/104

5.2.4 預測方法/106

5.2.5 預測結果的評價指標/107

第6章 基於模型的質子交換膜燃料電池老化預測方法/109

6.1 PEMFC老化模型和預測流程/109

6.2 基於卡爾曼濾波算法的老化預測/111

6.2.1 基於EKF的老化預測/112

6.2.2 基於UKF的老化預測/114

6.2.3 基於AEKF的老化預測/119

6.2.4 基於AUKF的老化預測/119

6.2.5 基於FDKF的老化預測/121

6.2.6 基於SRUKF的老化預測/126

6.3 基於粒子濾波算法的老化預測/128

6.3.1 基於PF的老化預測/129

6.3.2 基於UPF的老化預測/132

第7章 燃料電池老化預測數據驅動方法/135

7.1 數據驅動方法/135

7.1.1 數據驅動方法分類/135

7.1.2 統計方法/135

7.1.3 機器學習方法/138

7.2 基於神經網絡的短期預測/147

7.2.1 預測框架與步驟/147

7.2.2 短期預測結果分析/149

7.3 基於神經網絡的長期預測/151

7.3.1 預測框架與步驟/151

7.3.2 長期預測結果分析/152

7.4 神經網絡的改進方法/155

7.4.1 基於分解集成的多數據方法融合預測/155

7.4.2 基於貝葉斯理論的不確定性量化方法/160

第8章 燃料電池老化混合預測方法/169

8.1 用於中短期預測的混合預測方法/170

8.2 用於長期預測的混合預測方法/178

8.2.1 基於數據驅動為模型驅動提供觀測值的混合預測方法/178

8.2.2 基於數據驅動和模型驅動相互迭代的混合預測方法/181

8.3 混合預測方法的優勢與挑戰/185

8.3.1 混合預測方法的優勢/186

8.3.2 混合預測方法面臨的挑戰/187

參考文獻/188 

氫能作為一種清潔、高效且可再生的能源，在能源轉型中發揮著重要作用。質子交換膜燃料電池(proton exchange membrane fuel cell，PEMFC)具有高能量密度、高轉換效率、無污染、工作溫度接近常溫等優點，被認為是極具潛力的氫電轉換裝置。然而，PEMFC對電堆電流變化敏感，易發生水淹和膜干故障，導致輸出性能下降、壽命縮短。電堆內部含水量過高會阻礙反應物傳輸；膜干會降低質子交換膜的電導率，嚴重時會造成不可逆的膜損傷。準確地診斷水管理故障為制定*佳水管理策略提供依據，可以提高燃料電池輸出性能、延長使用壽命。PEMFC本身的結構和材料屬性以及運行環境會引起其不可逆的性能退化。燃料電池的耐久性和高成本依然是制約燃料電池汽車全球化的重要因素。準確地預測PEMFC老化趨勢和估計剩餘使用壽命對降低燃料電池繫統維護成本、防止災難性故障和延長使用壽命具有重要意義。 作者及團隊近年來開展了質子交換膜燃料電池健康管理研究，提出了基於模型、基於數據驅動和基於實驗測試的水管理故障診斷方法。同時，開展了PEMFC老化預測方面的深入探索和驗證，通過實驗數據驗證了多種老化預測方法，具體包括PEMFC短期老化預測和長期老化預測，涉及的方法通常分為三種：模型驅動方法、數據驅動方法和混合方法。 本書結合作者及團隊研究實踐，全面闡述了質子交換膜燃料電池在水管理及故障測試、交流阻抗檢測、水管理故障診斷和老化預測及剩餘使用壽命估計方面的技術細節。第1章概述了質子交換膜燃料電池反應原理及應用。第2章探討了質子交換膜燃料電池水管理故障診斷方法及故障實驗測試。第3章介紹了燃料電池交流阻抗檢測技術，重點說明了交流阻抗檢測繫統軟、硬件設計方法。第4章討論了燃料電池水管理故障診斷方法，深入分析了燃料電池等效電路模型參數辨識方法、基於等效電路模型的水管理故障分類以及數據驅動的水管理故障診斷方法。第5章剖析了質子交換膜燃料電池的老化及預後管理，介紹了老化機理及老化指標、預後管理方法和相關概念。第6章論述了基於模型的質子交換膜燃料電池老化預測方法，並提出包含卡爾曼濾波算法、粒子濾波算法及其變體在內的多種預測方法。第7章提出了基於神經網絡的質子交換膜燃料電池短期和長期老化預測方法，改進了神經網絡預測方法並進行了實驗驗證。第8章闡明了用於中短期預測和長期預測的混合預測方法，並提出了混合預測方法的優勢和面臨的挑戰。 本書是武漢理工大學先進儲能與雙碳實驗室多年來有關燃料電池領域研究工作的綜述和總結。其中，朱文超主要完成第1章、第5章、第7章以及第8章的撰寫，楊揚主要完成第2章、第3章、第4章以及第6章的撰寫，謝長君主要完成全書的統稿及校核工作。參與本書資料整理的有博士生杜幫華，以及碩士生萬文欣、郭冰新、餘曉然、李長志、吳航宇、賀挺偉、李永佳、李浩辰、劉晏君、楊一鼎、薛嘉瑞等。 經過多年努力與實踐，我們試圖將質子交換膜燃料電池健康管理與老化預測領域國內外*新研究進展和團隊在該領域的研究成果及心得體會奉獻給所有同仁和讀者，助力我國在質子交換膜燃料電池領域的學術創新與進步，推動燃料電池產業快速、健康發展。本書雖經多次修改，但仍難如人意，且燃料電池有些工作仍在繼續深入和推進，書中難免出現謬誤和不足，希望讀者體諒，並熱烈歡迎讀者提出批評與斧正意見，共同推動燃料電池領域的研究與發展。