CN114420983A - 燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备,上述方法包括:基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数;根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度;若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。本申请能够综合评估一段时间内的燃料电池电堆的伏安数据的变化情况,可以避免燃料电池电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆健康度评估的干扰。
Description
技术领域
本发明涉及燃料电池技术领域,尤其是涉及一种燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备。
背景技术
随着质子交换膜燃料电池的兴起,越来越多的人投入到其研究当中,但发展至今,仍然没有一个准确的、实时的判定质子交换膜燃料电池寿命的方法。
目前基本上是通过检测电堆额定电流下的输出电压来判定电堆性能,或者针对质子交换膜燃料电池内部的质子膜、催化剂、气体扩散层等关键材料的水传输进行分析,从而确定电堆的寿命;然而第一种方案无法实时检测电堆性能,且操作步骤繁琐,第二种方案测得的寿命误差较大。
发明内容
基于此,本申请提供一种燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备,本申请利用实时的伏安特性曲线对燃料电池电池进行评估,以实时评估电池的健康度,本方案可以避免电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆寿命预测的干扰。
第一方面,本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估方法,上述方法包括:基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数;根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度;若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。
在可选的实施方式中,基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数的步骤之前,上述方法还包括:若燃料电池电堆为出厂后初次运行,则在预设的第二时间间隔内采集燃料电池电堆的初始伏安参数;其中,第二时间间隔大于第一时间间隔;根据初始伏安参数,校正预先采集的出厂伏安参数,得到校正伏安参数和校正健康度。
在可选的实施方式中,根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数的步骤,包括:根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆的输出功率;根据输出功率确定工况种类、工况种类的个数和采样次数,其中,燃料电池电堆的输出功率相同的状态为同一种类的工况。
在可选的实施方式中,根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度的步骤,包括:根据采样次数和第一时间间隔,确定单一工况的持续采样时间;若持续采样时间大于或者等于预设的第三时间间隔,则计算在单一工况下的单一健康度。
在可选的实施方式中,上述方法还包括:根据燃料电池电堆的历史异常情况和测试人员相应的历史修正操作,确定当前的异常情况所对应的当前的修正操作。
第二方面,本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估装置,上述装置包括:实时采集模块,用于基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;工况确定模块,用于根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数;单一健康度确定模块,用于根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度;综合健康度确定模块,用于若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。
第三方面,本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估***,上述***用于执行前述实施方式任一项的燃料电池电堆健康的评估方法;上述***包括车辆、燃料电池电堆和电堆健康子***。
第四方面,本发明提供一种电子设备,包括处理器和存储器,存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令,处理器执行机器可执行指令以实现前述实施方式任一项的燃料电池电堆健康的评估方法。
本发明实施例的有益效果如下:
本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备,上述方法包括:基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数;根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度;若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。本申请能够综合评估一段时间内的燃料电池电堆的伏安数据的变化情况,可以避免燃料电池电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆健康度评估的干扰。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,或者,部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定,或者通过实施本发明的上述技术即可得知。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施方式,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种燃料电池电堆健康的评估方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的另一种燃料电池电堆健康的评估方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的出厂伏安曲线与校正伏安曲线示意图;
图4为本发明实施例提供的燃料电池电堆的220A电流输出累计运行数据统计图;
图5为本发明实施例提供的燃料电池电堆的370A电流输出累计运行数据统计图;
图6为本发明实施例提供的燃料电池电堆的310A电流输出累计运行数据统计图;
图7为本发明实施例提供的出厂伏安特性参数与衰减至90%的伏安特性参数对比示意图;
图8为本发明实施例提供的第三种燃料电池电堆健康的评估方法的示意图;
图9为本发明实施例提供的一种燃料电池电堆健康的评估装置的示意图;
图10为本发明实施例提供的一种燃料电池电堆健康的评估***的示意图;
图11为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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。
随着质子交换膜燃料电池的兴起,越来越多的人投入到其研究当中,但发展至今,仍然没有一个很准确的判定质子交换膜燃料电池寿命的方法。
目前基本上是通过检测电堆额定电流下的输出电压来判定电堆性能,或者针对质子交换膜燃料电池内部的质子膜、催化剂、气体扩散层等关键材料的水传输进行分析,从而确定电堆的寿命。然而第一种方案无法实时检测电堆性能,且操作步骤繁琐,第二种方案一般需要搭建试验台,对燃料电池***全公里处范围长时间运行,计算燃料电池***运行过程中各部分含水量的质量流量,同时记录电堆实际使用寿命,将燃料电池***性能参数与水含量的质量流量进行对比,通过修正和比较,拟合出电堆性能与分别四个水含量的质量流量的map图,然后运用所述map图推算燃料电池***的性能,从而预估燃料电池***的使用寿命(或健康度)。第二种方案是缺点是①燃料电池电堆水含量测量较为困难。②燃料电池不同运行工况、电堆不同温度情况下,电堆质子交换膜含水量不同,因此通过电堆水含量评估电堆寿命方法不准确。③电堆运行时可能会出现水淹的情况,当电堆出现水淹的情况时,通过电堆水含量评估电堆寿命误差较大。④当电堆寿命出现衰减时,通过评估电堆水含量的方法来预测电堆寿命会有较大误差(水含量与电堆寿命衰减不成线性关系)⑤***装车之前需要对***开展台架测试,获取初始map图,基于初始map图实现对后续电堆寿命的预测,方法比较复杂。
基于此,本申请提供一种燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备,本方案利用实时的伏安特性曲线对燃料电池电池进行评估,以实时评估电池的健康度,本方案可以避免电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆寿命预测的干扰。本技术应用于预测电池健康度及使用寿命的技术场景中。
实施例一
本发明实施例提供一种燃料电池电堆健康的评估方法,如图1所示,上述方法包括:
步骤S102,基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数。
具体地,上述第一时间间隔指的是采样频率,比如每隔2秒采集一次伏安参数。上述实时伏安参数指的是燃料电池电堆的实时的输出电流和实时的输出电压。
步骤S104,根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数。
具体地,上述工况指的是燃料电池电堆的输出功率,利用实时伏安参数中的输出电流和输出电压即可以得到输出功率。输出功率相同的状态为同一种类的工况。在使用燃料电池的整个过程,需要记录在任意一类工况下的总共的采样次数。
步骤S106,根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度。
具体地,上述单一健康度指的是在任意一类工况下,电池的健康状况。上述单一健康度可能发生变化,即电池健康状况可能会改善也可能会衰减也可能不变。另外,只有持续采样时间超过一定时间间隔时(某一工况的采样时间其实是不连续的,零碎的采样时间之和为持续采样时间),才会重新计算单一健康度,否则,单一健康度的数值不发生变化。
步骤S108,若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。
具体地,上述工况种类的个数指的是燃料电池在总测试时间内有多少种输出功率,比如,在总测试时间内,车辆会有加速、平稳行驶、减速、刹车等多种运行状态,相应地,燃料电池的输出功率可能有10千瓦、50千瓦、80千瓦、100千瓦、200千瓦5种工况,则工况种类的个数为5。如果预设的计算阈值为60%,则若发现有3种工况下的健康度发生了改变,则执行步骤S108;若发现有1或2种工况下的健康度发生了改变,则视为燃料电池电堆的健康状态没有变化,不执行步骤S108。伏安特性曲线与电堆的寿命成线性关系,电堆寿命衰减的时候,电堆的伏安特性曲线也会降低,因此只需要评估***初始的伏安特性曲线与***使用一段时间之后的伏安特性曲线即可评估电堆的寿命衰减情况。本申请能够综合评估一段时间内的燃料电池电堆的伏安数据的变化情况,可以避免燃料电池电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆健康度评估的干扰。
具体地,上述步骤S102-S108均为在燃料电池装车之后的实时测试,无需将燃料电池拆卸即可对电堆的健康度进行评估。本发明通过评估电堆的伏安特性曲线,不需要电池装车之前对***进行台架测试获取初始数据就可以实时评估电池的健康度,在实际应用中较为便捷。
具体地,上述所有数据,比如伏安参数、预设的时间间隔、预设的阈值、健康度的数值都将实时保存在FCU内存Fan Coil Unit,风机盘管机组)中,以供随时调用。
本实施例为一种燃料电池电堆健康的评估方法,上述方法包括:基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数;根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度;若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。本申请能够综合评估一段时间内的燃料电池电堆的伏安数据的变化情况,可以避免燃料电池电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆健康度评估的干扰。
实施例二
本发明实施例提供另一种燃料电池电堆健康的评估方法,如图2所示,上述方法包括:
步骤S202,判断燃料电池电堆是否为出厂后初次运行。
步骤S204,若燃料电池电堆为出厂后初次运行,则在预设的第二时间间隔内采集燃料电池电堆的初始伏安参数。
具体地,第二时间间隔大于第一时间间隔。
步骤S206,根据初始伏安参数,校正预先采集的出厂伏安参数,得到校正伏安参数和校正健康度。
具体地,虽然燃料电池在出厂时附带有电堆说明书,说明书中会记载该燃料电池出厂时的伏安参数(出厂时的燃料电池是经过活化、且性能达标的),但是从出厂到装车使用一般会在仓库放置几个月甚至几年,在这段时间燃料电池的健康度必然有所下降,所以需要装车后在第二时间间隔内(比如20小时)采集实时的电压电流参数(即初始伏安参数),并根据此参数修正出厂说明书上的出厂伏安参数,得到校正伏安参数和校正健康度,将校正伏安参数和校正健康度左后后续的健康度评估基础。这一操作能够减小健康度评估的误差。
具体地,如图3所示为出厂伏安曲线与校正伏安曲线示意图,从图中可以看出,放置一段时间后的燃料电池的伏安特性参数有所下移。
步骤S208,基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数。
步骤S210,根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆的输出功率。
具体地,将上述实时伏安参数中实时的输出电流和输出电压相乘,即可得到上述输出功率。或者,根据车辆的工作状态,也可以得到上述输出功率。确定实时输出功率的方法很多,在此不做限定。
步骤S212,根据输出功率确定工况种类、工况种类的个数和采样次数,其中,燃料电池电堆的输出功率相同的状态为同一种类的工况。
步骤S214,根据采样次数和第一时间间隔,确定单一工况的持续采样时间。
具体地,上述持续采样时间指的是在某一工况下的断断续续的采样时间之和,持续采样时间小于总测试时间。比如,车辆共运行了40小时(即总测试时间为40小时),在10千瓦、50千瓦、80千瓦、100千瓦、200千瓦的状态下所持续的采样时间分别为5小时,10小时,20小时,4小时,1小时。将在某一工况下的采样次数乘以第一时间间隔即可得到任意一个单一工况的持续采样时间。在每一个工况下,都可以分别统计运行数据,图4为燃料电池电堆的220A电流输出累计运行数据统计图;图5为370A电流输出累计运行数据统计图;图6为310A电流输出累计运行数据统计图。
步骤S216,判断持续采样时间是否大于或等于预设的第三时间间隔。
步骤S218,若持续采样时间大于或者等于预设的第三时间间隔,则计算在单一工况下的单一健康度。
步骤S220,若持续采样时间小于预设的第三时间间隔,则该工况下的单一健康度不变。
具体地,比如预设的第三时间间隔是5小时,则只计算工况在10千瓦、50千瓦、80千瓦下的单一健康度;由于持续采样时间较少,没有参考价值,则暂时认为工况在100千瓦、200千瓦下的健康度不变,这一操作可以减少评估健康度过程中的计算量。
具体地,基于下述算式计算在单一工况下的单一健康度:
具体地,***运行过程中,将实时计算不同工况点下电堆衰减情况(即单一健康度),并统计健康度衰减数据,当单一健康度数据出现波动(可能增大,可能减小)时,则触发电池的综合健康度计算更新。
具体地,通过式1)即可计算得到当前的工况在10千瓦、50千瓦、80千瓦下的3个单一健康度,比如,分别为99%,98%,97%(在这3种工况下对应的上一次的健康度或者校正健康度分别为99%,99%,99%,则发现有2个工况下(50千瓦和80千瓦)的健康度发生衰减,在1个工况(10千瓦)下的健康度不变);还可以得到,在100千瓦、200千瓦下的健康度不进行计算,即健康度数值不变,依旧为上一次的健康度或者校正健康度:99%和99.5%。
步骤S222,判断单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值是否大于预设的计算阈值。
具体地,上述计算阈值为0-1之间的任意数值,比如0.3。上述工况种类的个数为5,单一健康度出现变化的个数为2,则单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值为0.4,0.4大于0.3,故执行步骤S224,否则执行步骤S226。
步骤S224,若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。
具体地,基于下述算式确定综合健康度:
具体地,也可以根据不同工况的重要情况设置不同的权重,比如将输出功率高的工况的权重设置为较大的数据,这样能够得到更加客观的综合健康度数据。
具体地,当综合健康度小于90%时,说明该燃料电池则需要更换(出厂健康度默认为100%),如图7所示为出厂伏安特性参数与衰减至90%的伏安特性参数对比示意图。
步骤S226,若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值不大于预设的计算阈值,则不更新综合健康度。
上述方法还包括:根据燃料电池电堆的历史异常情况和测试人员相应的历史修正操作,确定当前的异常情况所对应的当前的修正操作。
具体地,本方案还可综合不同工况下的电堆电压电流数据,自学习记录驾驶员操作方式,后续给驾驶员提供可供驾驶员参考的***运行建议(如建议驾驶员手动重启***、建议驾驶员停机吹扫***等建议)。因为电堆性能衰减为一个长期的过程,当电堆出现同一输出电流下电堆电压下降时(持续一定时间),驾驶员可能会认定为此时出现电堆水淹等情况,因此驾驶员可能会手动控制燃料电池***吹扫并重启,SOH(Stack Of Health,电堆健康)***会记录不同电流电压下的驾驶员手动控制***运行过程,并自动开展SOH***训练,该过程持续一段时间之后,SOH***会在重复出现该中状况,但驾驶员未手动执行操作的时候预警驾驶员手动操作保护燃料电池电堆。
上述为SOH***自学习训练部分,测试阶段可能会遇到各种电堆电压下降的问题,测试人员会根据这些问题手动干预燃料电池***运行(停机吹扫,活化等),测试人员手动干预的过程同时也在训练SOH算法,训练成熟后,SOH算法在***装车之后也可以根据当前电堆不同的伏安特性曲线给出不同的建议。
此外,本实施例还提供了第三种燃料电池电堆健康的评估方法的示意图,如图8所示。
对于图8的过程,燃料电池***使用中,会在不同工况之间来回切换(从怠速到峰值功率工况),***控制软件会按照固定时间间隔采样电堆电压与电流数据,并且软件中会对相同电堆输出电流的不同时间下的电堆电压数据进行对比,只有当70%(数据为预估数据,具体值需要经过大量的数据训练,该百分比可以任意设置)数据都与初始数据有误差时才认定为电堆性能衰减。
燃料电池SOH评估***认定电堆性能衰减需要持续一段时间(预估20小时运行时间,并且后续不恢复,这里的20小时即第三时间间隔)检测到电堆伏安特性曲线与初始电堆伏安特性曲线有衰减,才可认定为电堆性能衰减。如果SOH***检测到20小时电堆伏安特性曲线衰减,但随后运行时***状态恢复,衰减消失,则认定为燃料电池电堆没有发生衰减。
本实施例中的技术方案无需对燃料电池进行额外的测试,可以在燃料电池运行过程中实时开展实时的电堆健康评价,并在电堆寿命衰减到极限时报警提示用户。本申请能够综合评估一段时间内的燃料电池电堆的伏安数据的变化情况,可以避免燃料电池电堆不同运行工况瞬态变化(比如水淹、欠氢、欠氧)等问题对电堆健康度评估的干扰。
实施例三
本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估装置,如图9所示,上述装置包括:
实时采集模块91,用于基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数。
工况确定模块92,用于根据实时伏安参数或预设的工况状态,确定燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、工况种类的个数和每个工况种类的采样次数。
单一健康度确定模块93,用于根据实时伏安参数、采样次数、工况种类和工况种类的个数,确定燃料电池电堆的单一健康度。
综合健康度确定模块94,用于若单一健康度出现变化的个数与工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据单一健康度更新综合健康度。
本发明实施例所提供的燃料电池电堆健康的评估装置,其实现原理及产生的技术效果和前述的燃料电池电堆健康的评估方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
实施例四
本发明提供一种燃料电池电堆健康的评估***,上述***用于执行前述实施方式任一项的燃料电池电堆健康的评估方法。
上述燃料电池电堆健康的评估***包括车辆1、燃料电池电堆2和电堆健康子***3,如图10所示。
具体地,将在本申请的整个过程开始前,需将燃料电池电堆安装在车辆的相应的位置,然后启动车辆和电堆健康子***,电堆健康子***用于采集车辆在不同工况下的伏安参数,以自动更新、预测燃料电池电堆的健康度,当健康度低于预设的健康阈值时,提醒用户更换燃料电池。
本发明实施例所提供的燃料电池电堆健康的评估***,其实现原理及产生的技术效果和前述的燃料电池电堆健康的评估方法实施例相同,为简要描述,***实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
实施例五
本发明实施例提供一种电子设备,包括处理器和存储器,存储器存储有能够被处理器执行的机器可执行指令,处理器执行机器可执行指令以实现前述实施方式任一项的燃料电池电堆健康的评估方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备,参见图11所示,该电子设备包括处理器101和存储器100,该存储器100存储有能够被处理器101执行的机器可执行指令,该处理器执行机器可执行指令以实现上述燃料电池电堆健康的评估方法。
进一步地,图5所示的电子设备还包括总线102和通信接口103,处理器101、通信接口103和存储器100通过总线102连接。
其中,存储器100可能包含高速随机存取存储器(RAM,Random Access Memory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口103(可以是有线或者无线)实现该***网元与至少一个其他网元之间的通信连接,可以使用互联网,广域网,本地网,城域网等。总线102可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器101可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器101可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器100,处理器101读取存储器100中的信息,结合其硬件完成前述实施例的方法的步骤。
本发明实施例还提供一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质存储有机器可执行指令,该机器可执行指令在被处理器调用和执行时,该机器可执行指令促使处理器实现上述燃料电池电堆健康的评估方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
本发明实施例所提供的燃料电池电堆健康的评估方法、装置、***和电子设备的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,电子设备,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种燃料电池电堆健康的评估方法,其特征在于,所述方法包括:
基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;
根据所述实时伏安参数或预设的工况状态,确定所述燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、所述工况种类的个数和每个所述工况种类的采样次数;
根据所述实时伏安参数、所述采样次数、所述工况种类和所述工况种类的个数,确定所述燃料电池电堆的单一健康度;
若所述单一健康度出现变化的个数与所述工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据所述单一健康度更新综合健康度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数的步骤之前,所述方法还包括:
若所述燃料电池电堆为出厂后初次运行,则在预设的第二时间间隔内采集所述燃料电池电堆的初始伏安参数;其中,所述第二时间间隔大于所述第一时间间隔;
根据所述初始伏安参数,校正预先采集的出厂伏安参数,得到校正伏安参数和校正健康度。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述实时伏安参数或预设的工况状态,确定所述燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、所述工况种类的个数和每个所述工况种类的采样次数的步骤,包括:
根据所述实时伏安参数或所述预设的工况状态,确定所述燃料电池电堆的输出功率;
根据所述输出功率确定所述工况种类、所述工况种类的个数和所述采样次数,其中,所述燃料电池电堆的输出功率相同的状态为同一种类的工况。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述实时伏安参数、所述采样次数、所述工况种类和所述工况种类的个数,确定所述燃料电池电堆的单一健康度的步骤,包括:
根据所述采样次数和所述第一时间间隔,确定单一工况的持续采样时间;
若所述持续采样时间大于或者等于预设的第三时间间隔,则计算在所述单一工况下的所述单一健康度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述燃料电池电堆的历史异常情况和测试人员相应的历史修正操作,确定当前的异常情况所对应的当前的修正操作。
8.一种燃料电池电堆健康的评估装置,其特征在于,所述装置包括:
实时采集模块,用于基于预设的第一时间间隔,采集燃料电池电堆的实时伏安参数;
工况确定模块,用于根据所述实时伏安参数或预设的工况状态,确定所述燃料电池电堆在工作过程中的工况种类、所述工况种类的个数和每个所述工况种类的采样次数;
单一健康度确定模块,用于根据所述实时伏安参数、所述采样次数、所述工况种类和所述工况种类的个数,确定所述燃料电池电堆的单一健康度;
综合健康度确定模块,用于若所述单一健康度出现变化的个数与所述工况种类的个数之间的比值大于预设的计算阈值,则根据所述单一健康度更新综合健康度。
9.一种燃料电池电堆健康的评估***,其特征在于,所述***用于执行权利要求1-7任一项所述的燃料电池电堆健康的评估方法;
所述***包括车辆、燃料电池电堆和电堆健康子***。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令,所述处理器执行所述机器可执行指令以实现权利要求1至7任一项所述的燃料电池电堆健康的评估方法。
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