[发明专利]基于统计的SOFC供气故障检测方法及设备

权利要求书

1.一种基于统计的SOFC供气故障检测方法，其特征在于，包括：

根据采集信号的相关度，确定相关信号，并对所述相关信号划分输入量和输出量，得到划分后的相关信号，将所述划分后的相关信号的数据矩阵归一化，并对归一化后的数据矩阵进行降维，得到降维的归一化数据矩阵，根据所述降维的归一化数据矩阵，确定控制上限和控制下限，最终获取故障检测模型；

将实时采集的相关信号，输入所述故障检测模型，若输出结果在所述控制上限和控制下限之间，则确定SOFC供气正常；

其中，所述SOFC为固体氧化物燃料电池系统,所述输出结果为统计值；

所述采集信号包括：阴极空气供给量，旁路空气供给量，重整燃烧燃料供给量，重整反应燃料供给量去离子水供给量，SOFC电堆温度，燃料空气换热器温度，空气换热器温度值，尾气燃烧室温度值，重整器温度，放电电流量，放电电压和功率，甲烷供给量，重整燃烧室甲烷供给量，重整器空气供给量，重整器的温度值以及电堆的实时电压值；

所述根据采集信号的相关度，确定相关信号，包括：

计算上述采集信号中每两个信号之间的相关性，根据所得的相关系数确定相关信号；

对所述相关信号划分输入量和输出量，相应的，相关信号划分出的输入量，包括：甲烷供给量、重整燃烧室甲烷供给量、重整器空气供给量、旁路空气供给量、去离子水供给量和放电电流量；

所述相关信号划分出的输出量，包括：重整器的温度值、空气热交换器的温度值、尾气燃烧室的温度值和电堆的实时电压值。

2.根据权利要求1所述的基于统计的SOFC供气故障检测方法，其特征在于，所述并对归一化后的数据矩阵进行降维，得到降维的归一化数据矩阵，包括：

其中，X'_m,n为归一化后的数据矩阵；和为主元权重矩阵和负载矩阵；和为残差权重矩阵和负载矩阵；k为降维后的维数；m为采样次数；n为测量变量数。

3.根据权利要求2所述的基于统计的SOFC供气故障检测方法，其特征在于，所述k根据X'_m,n的协方差矩阵得到，包括：

其中，λ_i为与X'_m,n的协方差矩阵相关的特征值，且λ₁λ₂...λ_n0。

4.根据权利要求3所述的基于统计的SOFC供气故障检测方法，其特征在于，所述根据所述降维的归一化数据矩阵，确定控制上限和控制下限，包括：

Z_m＝(1-ω)*Z_m-1+ωX_m

X_m＝(X'_m,1+X'_m,2+…+X'_m,n-1+X'_m,n)/n

其中，ω为加权因子，且ω∈(0,1]；Z_m为统计值；Objective为残差的期望值；c为控制边界范围系数；θ₀为残差的标准差；UCL为控制上限；LCL为控制下限；X_m为归一化后的数据矩阵的均值。

5.根据权利要求1所述的基于统计的SOFC供气故障检测方法，其特征在于，还包括：

将实时采集的相关信号，输入所述故障检测模型，若输出结果大于所述控制上限或小于所述控制下限，则确定SOFC供气故障。