一种基于燃料电池的水含量计算方法和物理模型训练方法
文献发布时间：2024-04-18 20:02:18
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域，尤其涉及一种基于燃料电池的水含量计算方法和物理模型训练方法。
背景技术
燃料电池是一种将燃料中的化学能直接转化为电能的化学装置，也被称为电化学发电器，是继水力发电、热能发电和原子能发电之后的第四种发电技术。与传统的发电方式不同，燃料电池通过电化学反应将燃料化学能中的吉布斯自由能部分转化为电能，因此效率相对较高且使用寿命长，排放出的有害气体非常少。在燃料电池电堆内部，水含量过多或过少都会对质子交换膜产生不利影响：当水含量过低时，会导致质子交换膜出现干燥现象，这会降低离子电导率，最终降低燃料电池的输出功率，并出现膜收缩现象，从而阻碍扩散，导致不可逆降解等危害；当水含量过高时，由于孔隙被堵塞，传质阻力增加，也会降低燃料电池的输出功率。因此，保持电堆内部合适的水含量是保证燃料电池高性能运行的必要条件。
目前，大多数燃料电池发动机使用膜增湿器来增加入堆空气的湿度。然而，膜增湿器的增湿在单一的运行工况下(比如相对的温度下)其能发挥较为稳定的性能，但是车辆的运行环境往往不可控，包括多种环境因素的叠加(温度，湿气流量、氢气纯度)，这就导致了膜增湿器的最终增湿效果会出现一定的偏差。
进一步的，因为燃料电池内的水含量无法准确表征，也就更无法判断电堆是否处于膜干或水淹等异常状态，并避免由于“水淹”或“膜干”对电堆寿命造成影响的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于燃料电池的水含量计算方法和物理模型训练方法及控制方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于燃料电池的水含量计算方法，其特征在于，具体步骤包括：
S110：获取不同运行环境下的实车运行数据，并将实时获取响应的气体参数数据输入联合物理模型，其中，所述联合物理模型包括电堆物理模型和与之关联的增湿器物理模型，所述电堆物理模型和所述增湿器物理模型根据模拟电堆的不同工况下的运行数据执行参数标定，在执行参数标定后所述联合物理模型获取了不同工况下的水含量，并划分不同湿度条件边界值的判断范围：
S120：通过传感器获得的实时数据结合联合物理模型计算得到增湿器干出湿度，并进一步计算得到电堆内部水含量λ；
S130：判断电堆内部水含量λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系；
S140：根据λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系，将电堆内部状态归类为膜干燥状态、膜正常状态和膜水淹状态。
作为上述技术方案的进一步描述，所述联合物理模型的训练方法包括：
S010：开始通电运行电堆，待其正常运行后接入测试传感器；
S020：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下电堆在不同湿度条件下的运行数据；
S021：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下增湿器的运行数据；
S030：计算不同工况下阴极到阳极的传水速率；
S040：根据计算得到的数据对电堆物理模型的参数进行标定；
S041：根据实验得到的数据对增湿器物理模型的参数进行标定；
S050：根据物理模型计算得到不同工况下的水含量，划分不同湿度条件边界值的判断范围；
S060：联合电堆物理模型和增湿器物理模型进行后续对比输入计算。
作为上述技术方案的进一步描述，所述电堆的运行工况包括入堆空气流量、入堆压力、入堆水温、入堆空气湿度，所述电堆物理模型验证正确性验证的步骤包括：
在所述电堆物理模型中的待标定参数确定后，再次获取所述电堆状态参数新试验数据，输入待标定参数确定后的电堆物理模型，得出新预测数据后与验证对应新试验数据是否一致，以确定电堆物理模型的正确性。
作为上述技术方案的进一步描述，所述增湿器的运行工况包括干入流量、干入压力、干入温度、干入湿度、湿入流量、湿入压力、湿入温度、湿入湿度，所述增湿器的运行数据包括干出流量、干出压力、干出湿度和干出温度，所述增湿器物理模型的正确性验证的步骤包括：
确定增湿器物理模型中的待标定参数，再次获取增湿器干侧和湿侧入口处的气体状态参数新试验数据，输入已确定待标定参数的增湿器物理模型中，得到增湿器干侧和湿侧出口处的气体状态参数新预测数据，将上述新预测数据与新试验数据进行比较，判断增湿器物理模型的正确性。
作为上述技术方案的进一步描述，所述电堆参数包括电压、阻抗、水含量和湿度，所述电堆阴极到阳极的传水速率计算公式为：
其中，v为传水速率，Δt为相同输入工况下两次排水间隔时间，V3为分水件体积，M为水的摩尔质量。
作为上述技术方案的进一步描述，所述电堆的电压计算公式为：
V
V
其中，V
R
其中，R
作为上述技术方案的进一步描述，所述电堆的水含量计算公式为：
λ＝(λ
其中，λ为电堆内部水含量，λ
作为上述技术方案的进一步描述，所述电堆的湿度计算公式为：
其中，RH为阴极或阳极的湿度，P
作为上述技术方案的进一步描述，在所述步骤S140中；
所述电堆当前水含量λ＜λ1时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜干燥状态；
所述电堆当前水含量λ1≤λ≤λ2时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜正常状态；
所述电堆当前水含量λ＞λ2时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜水淹状态。
一种基于燃料电池的物理模型训练方法，其特征在于，具体步骤包括：
S010：开始通电运行电堆，待其正常运行后接入测试传感器；
S020：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下电堆在不同湿度条件下的运行数据；
S021：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下增湿器的运行数据；
S030：计算不同工况下阴极到阳极的传水速率；
S040：根据计算得到的数据对电堆物理模型的参数进行标定；
S041：根据实验得到的数据对增湿器物理模型的参数进行标定；
S050：根据物理模型计算得到不同工况下的水含量，划分不同湿度条件边界值的判断范围；
S060：联合电堆物理模型和增湿器物理模型进行后续对比输入计算。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明，通过物理模型计算燃料电池在不同运行工况、不同环境湿度和海拔下的电堆内部水含量使其能够满足车辆在不同复杂工况下准确表征电堆内的水含量，除此之外本发明还可以研究不同气体参数对增湿器增湿能力的影响，从而揭示出电堆内部水含量与各个因素之间的耦合关系，从而优化电堆水管理策略；
2、本发明，通过对实验台架上不同条件下的实验数据进行标定，确保物理模型的精度；在燃料电池汽车实际运行过程中采集相关气体参数数据、排水阀开启时间、阻抗等数据作为模型输入，不仅能计算当前运行工况下电堆内部的水含量，还能进一步判断其内部状态(电堆内膜的状态)，进而提前采取措施调节内部水含量，以保证燃料电池的正常运行。
附图说明
图1为本发明基于物理模型燃料电池水含量计算方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明提供的一种基于燃料电池的水含量计算方法，具体步骤包括：
S110：获取不同运行环境下的实车运行数据，并将实时获取响应的气体参数数据输入联合物理模型，其中，所述联合物理模型包括电堆物理模型和与之关联的增湿器物理模型，所述电堆物理模型和所述增湿器物理模型根据模拟电堆的不同工况下的运行数据执行参数标定，在执行参数标定后所述联合物理模型获取了不同工况下的水含量，并划分不同湿度条件边界值的判断范围：
S120：通过传感器获得的实时数据结合联合物理模型计算得到增湿器干出湿度，并进一步计算得到电堆内部水含量λ；
S130：判断电堆内部水含量λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系；
S140：根据λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系，将电堆内部状态归类为膜干燥状态、膜正常状态和膜水淹状态。
发明人在实际的测试中发现，影响膜增湿器性能和出现增湿结果偏差的因素除了温度，湿气流量、氢气纯度之外，还包括湿气透过膜的阻力、湿气压力差以及膜材料特性：温度的升高有利于水分子的扩散和传递，从而增加燃料电池内部的水含量；较大的湿气流量可以增强增湿效果，提高水分子与膜表面的接触机会；氢气的较高纯度可以减少杂质和不利因素，降低膜表面的阻力；膜材料的选择和特性也对增湿性能起着重要作用，包括透气性、厚度、孔径大小和化学成分等。
一种基于燃料电池的物理模型训练方法，其特征在于，具体步骤包括：
S010：开始通电运行电堆，待其正常运行后接入测试传感器；
S020：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下电堆在不同湿度条件下的运行数据；
其中，电堆的运行工况包括入堆空气流量、入堆压力、入堆水温、入堆空气湿度，而电堆物理模型验证正确性验证的步骤包括：
在电堆物理模型中确定待标定参数后，再次进行试验以获取电堆状态参数的新数据，将其输入到已经确定待标定参数的电堆物理模型中，以获得新的预测数据，将预测数据与相应的验证对应新试验数据进行比较和识别，以判断电堆物理模型的正确性；
具体的，在实验台架上，调节目标入堆空气流量、目标入堆空气压力、目标入堆水温和目标入堆空气湿度等参数，以模拟不同的输入条件；同时在管道上布设安装流量计、压力传感器、温度传感器和湿度传感器等设备，以便记录和监测燃料电池发动机在不同输入条件下的运行状态，得到燃料电池发动机处于膜干、水淹、正常状态下的单片电压、排水阀开启时间、阻抗、空气入堆湿度等状态参数试验数据；
S021：通过实验和测试传感器获取不同运行工况下增湿器的运行数据；
其中，增湿器的运行工况包括干入流量、干入压力、干入温度、干入湿度、湿入流量、湿入压力、湿入温度、湿入湿度，增湿器的运行数据包括干出流量、干出压力、干出湿度和干出温度，增湿器物理模型的正确性验证的步骤包括：
在增湿器物理模型中确定待标定参数后，再次进行试验以获取增湿器干侧和湿侧入口处的气体状态参数的新数据，将其输入到已经确定待标定参数的增湿器物理模型中，以获得增湿器干侧和湿侧出口处的气体状态参数的新预测数据，将新预测数据与相应的新试验数据进行比较，以判断增湿器物理模型的正确性；
S030：计算不同工况下阴极到阳极的传水速率；
具体地，电堆阴极到阳极的传水速率计算公式为：
其中，v为传水速率，Δt为相同输入工况下两次排水间隔时间，V3为分水件体积，M为水的摩尔质量。
S040：根据计算得到的排水速率、实验获取的电流、阴极入堆压力、流量、温度、湿度、阳极入堆压力、电堆温度、单片电压、阻抗对电堆模型进行标定；
其中，电堆的电压计算公式为：
V
V
其中，V
电堆的阻抗计算公式为：
R
其中，R
电堆的水含量计算公式为：
λ＝(λ
其中，λ为电堆内部水含量，λ
电堆的水含量计算公式为：
其中，RH为阴极或阳极的湿度，P
S041：根据实验获取的增湿器干入、湿入、干出气体参数数据对增湿器模型进行标定；
具体的，增湿器模型如下：
h
h
h
u
u
W
W
ΔT＝1/2[(T
m
m
式中，Wout1为增湿器干侧出口处气体流量预测数据，Win1为增湿器干侧入口处气体流量实时数据，Wout2为增湿器湿侧出口处气体流量预测数据，Win2为增湿器湿侧入口处气体流量实时数据，htr为水蒸气气体焓值，
S050：根据物理模型计算得到不同工况下的水含量，划分不同湿度条件边界值的判断范围；
具体的，根据电堆模型计算得到的水含量，并结合实际测试得到的单片电压和阻抗数据，综合判断电堆的内部状态。通过对这些数据的综合分析，我们可以确定膜干、正常和水淹等状态的边界值，作为电堆内部状态的判断依据；
S060：联合电堆物理模型和增湿器物理模型进行后续对比输入计算。
发明人在实际的测试中发现，影响膜增湿器性能和出现增湿结果偏差的因素除了温度，湿气流量、氢气纯度之外，还包括湿气透过膜的阻力、湿气压力差以及膜材料特性：温度的升高有利于水分子的扩散和传递，从而增加燃料电池内部的水含量；较大的湿气流量可以增强增湿效果，提高水分子与膜表面的接触机会；氢气的较高纯度可以减少杂质和不利因素，降低膜表面的阻力；膜材料的选择和特性也对增湿性能起着重要作用，包括透气性、厚度、孔径大小和化学成分等。
一种基于燃料电池的物理模型训练方法，其特征在于，具体步骤包括：
S110：获取不同运行环境下的实车运行数据，并将实时获取响应的气体参数数据输入联合物理模型；
S120：通过传感器获得的实时数据结合联合物理模型计算得到增湿器干出湿度，并进一步计算得到电堆内部水含量λ；
S130：判断电堆内部水含量λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系；
S140：根据λ与边界值λ1和λ2的大小对应关系，将电堆内部状态归类为膜干燥状态、膜正常状态和膜水淹状态。
电堆当前水含量λ＜λ1时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜干燥状态；
电堆当前水含量λ1≤λ≤λ2时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜正常状态；
电堆当前水含量λ＞λ2时，确定当前输入条件下电堆内部状态为膜水淹状态。
本发明通过上述技术方案，解决了燃料电池发动机在不同运行工况、环境湿度和海拔下电堆内部水含量无法稳定控制的问题，基于通过标定搭建的联合增湿器和电堆的物理模型进行研究，通过对气体参数变化对增湿器增湿能力的影响进行分析，进一步计算出电堆内部的水含量，有助于更好地了解燃料电池的内部运行状态，提高其性能和稳定性。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。