[发明专利]一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法

说明书

本发明涉及一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法，包括以下步骤：步骤1：在燃料电池中获得阻抗频谱；步骤2：在阻抗频谱中获得特征值；步骤3：建立运行点—特征值的基准库；步骤4：将步骤2中获得的特征值与步骤3中建立的基准特征值进行对比；步骤5：求得当前特征值和基准特征值差的绝对值；步骤6：判断绝对值的结果是在阈值范围内，然后再做出健康状态的判断。本发明极大的降低了对燃料电池电化学阻抗频谱处理的复杂度，提高了处理效率，降低了对高算力硬件的依赖。

技术领域

本发明涉及燃料电池的内阻检测领域，尤其涉及一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法。

背景技术

燃料电池的电化学阻抗频谱由电化学阻抗检测流程获得，是一组在不同频率下的复数阻抗，包含实部和虚部，从而组成的一条阻抗频谱曲线。燃料电池的电化学阻抗频谱会随着燃料电池的内部状态变化而变化，因此可以将其应用于燃料电池的特性检测、故障诊断和寿命衰减检测。

用获得的燃料电池的阻抗频谱来判断出燃料电池的内部状态，在燃料电池的应用中至关重要。目前的对燃料电池电化学阻抗频谱的处理主要手段是采用等效电路拟合，然后将等效电路中的器件参数变化与燃料电池不同的状态特性相关联，从而通过观察等效电路中的器件参数值的大小变化，可以对燃料电池的状态进行判别。同时，也有一些方法绕过拟合等效电路，比如，直接将获得的阻抗频谱输入调整过的模糊系统或训练过的神经网络系统，从而获得基于电化学阻抗频谱的燃料电池状态判定。

在现有的技术中，将燃料电池电化学阻抗频谱拟合等效电路的方法，需要拟合一个非线性的等效电路，而拟合的过程是个非线性的优化过程，其准确性取决于初始值的选择，计算量也会比较大。因此，该方法无法应用到一个实时系统中，或者计算能力有限的系统中去。然而，采用模糊和神经网络的系统，需要比较深的燃料电池本体系统的了解去调节该系统，或比较多的数据去建立模糊或者神经网络系统。并且，将神经网络应用起来，也会需要较大的计算量。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法，包括以下步骤：

步骤1：在燃料电池中获得阻抗频谱；

步骤2：在阻抗频谱中获得特征值；

步骤3：建立运行点—特征值的基准库；

步骤4：将步骤2中获得的特征值与步骤3中建立的基准特征值进行对比；

步骤5：求得当前特征值和基准特征值差的绝对值；

步骤6：判断绝对值的结果是在阈值范围内；

步骤6-1：如果绝对值在阈值范围内，则表示燃料电池处于健康状态；

步骤6-2：如果绝对值的阈值打在范围内，则标志燃料电池处于故障状态。

优选地，所述的一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法，其特征在于：所述步骤2中在阻抗频谱中获得3个特征值，它们分别为阻抗频谱中实部最大和最小值，以及虚部绝对值的最大值。

优选地，所述的一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法，所述步骤3中运行点—特征值的基准库的建立，首先需要在燃料电池的多个工作点进行阻抗检测，然后在对应的多个工作点上测得燃料电池正常运行的阻抗频谱，并从对应的阻抗频谱中获得对应的基准特征值。

优选地，所述的一种基于特征值的燃料电池的电化学阻抗频谱的处理方法，所述步骤6中阈值的确定是，在检测平台上将燃料电池运行到非正常工作状态，获得各种轻微故障下的燃料电池阻抗频谱，通过非正常状态的频谱与正常频谱的对比，确定阈值。