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【技术实现步骤摘要】
实施例涉及用于监控燃料电池系统并且具体地用于检测燃料电池系统中的泄漏的系统、方法、装置和非暂时性计算机可读存储介质。
技术介绍
1、除非另有明确说明,否则本
和
技术介绍
部分中所描述的方法既不是针对本公开中的权利要求的现有技术,也不是承认的现有技术。
2、燃料电池(fc)是通过一对氧化还原反应将燃料和氧化剂的化学能转换为电的电化学电池。燃料通常是挥发性物质,诸如氢气(h2)。与常规的电池相比,燃料电池具有几个优点。例如,燃料电池可以根据足够的燃料和氧化剂(例如氧气或未处理的空气)的可用性而连续地产生电力。此外,给燃料电池补给燃料所需的时间可以显著小于给电池充电所需的时间。
3、燃料电池可以包括允许离子在阳极和阴极之间移动的电解质。所述阳极可以包含催化剂,所述催化剂被设计成用于引起该燃料经历氧化反应,该氧化反应产生电子和离子(例如,带正电荷的氢离子);离子通过该电解质从所述阳极流到该阴极,而电子通过外部电路从所述阳极流到该阴极,由此向负载供应直流(dc)电功率。阴极可以包含另一催化剂,所述另一催化剂被设计为使离子、电子和氧反应,形成水和可能的其他副产物。
4、单独的燃料电池在端子之间产生相对小的电势,例如约0.7伏。因此,通常将多个燃料电池布置成“堆叠”或其他构造。“堆叠”可包括多个燃料电池,所述燃料电池具有电串联连接的端子,从而产生足以满足指定要求的电压。为了实现期望的电压电势(v),堆叠可以设计为包括串联连接的(m)个燃料电池,其中,m=v/0.7。
5、燃料可以在一个或多个
6、如上所述,鉴于fc燃料(例如,h2)的小分子大小,可能难以防止所有燃料泄漏。因此,燃料电池系统可以包括用于防止燃料蓄积的器件,诸如通风器件和/或类似物。蓄积防止器件可以提供重要的安全益处,但会降低常规泄漏检测的功效并且甚至可以防止传感器检测到相对小的燃料泄漏和/或可以减小传感器的检测范围(例如,防止传感器检测到邻近范围之外的泄漏)。
技术实现思路
1、提供这个概述以便以简化的形式介绍构思的选择,这些构思在下文中被进一步更详细地描述。该概述并不旨在标识所要求保护的主题的关键的或基本的专利技术构思,也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。以下阐述一些示例性实施例、替代实施例和选择性累积实施例:
2、本文公开的是用于监控燃料电池系统的方法的示例。所公开的方法的实施例可以包括:从第一监控数据得出第一度量,该第一度量被配置为在监控时段期间跟踪燃料电池系统的指定特性;从第二监控数据得出第二度量,该第二度量被配置为在监控时段期间跟踪燃料电池系统的指定特性;以及基于对第一度量和第二度量的分析,确定是否触发燃料电池系统中的燃料泄漏的检测。所述指定特性可以与以下各项中的一项或多项有关:燃料电池系统的功率输出、燃料电池系统的燃料消耗和燃料消耗的变化率。所述分析可以包括将所述第一度量与所述第二度量之间的偏差与阈值进行比较。监控时段的开始时间可以对应于燃料电池系统的加燃料时间(例如,最近或最后的加燃料时间)。
3、用于得出第一度量的第一监控数据可以包括指定特性的直接测量,并且第二监控数据可以包括与指定特性有关的间接测量。在一些实施方式中,得出第二度量包括从间接测量确定指定特性的预期值。
4、在一些实施方式中,指定特性包括燃料电池系统的燃料消耗,并且第一监控数据包括从燃料电池系统、燃料电池系统的燃料储器和燃料电池系统的燃料耦接器中的一者或多者获取的测量。第一监控数据可以包括对以下各项中的一项或多项的测量:燃料电池系统的燃料储器内的燃料的温度、燃料的压力、燃料的质量、到燃料电池系统的燃料流入以及从燃料电池系统的燃料流出。第二监控数据可以被配置为量化燃料电池系统的输出功率和供应给与燃料电池系统耦接的负载的输入功率中的一者或多者,并且可以通过使用与燃料电池系统有关的功率效率数据来得出。
5、可替代地,所述指定特性可以对应于由燃料电池系统生成的功率。在这些实施方式中,第一监控数据可以包括功率测量,并且第二监控数据可以包括关于燃料电池系统的燃料消耗的测量。
6、在一些实施方式中,检测燃料泄漏包括:配置机器学习模型以基于从第一度量和第二度量提取的特征来确定针对燃料电池系统的泄漏预测,所述特征指示在监控时段内的各时间处第一度量的变化率和第二度量的变化率之间的差异。所公开方法的一些实施方式可包括训练所述机器学习模型以将对应于所述燃料电池系统的非异常操作的特征和对应于所述燃料电池系统的异常操作的特征相区分,所述异常操作对应于燃料泄漏状况。机器学习模型可以包括线性回归预测器和支持向量机中的一者或多者。
7、所公开的方法的一些实施例可进一步包括响应于检测到燃料电池系统中的燃料泄漏而实施补救动作(mitigation action),该补救动作包括禁用燃料电池系统的操作。
8、本文公开的是用于监控机器的燃料电池系统的装置和/或设备的示例。所述设备可以包括可操作地耦接至存储器的处理器和配置用于在处理器上操作的监控模块,所述监控模块被配置用于确定被配置用于跟踪燃料电池系统的指定操作特性的第一度量,所述第一度量从包括所述指定特性的测量的第一监控数据得出,以及确定被配置用于跟踪燃料电池系统的指定操作特性的第二度量,所述第二度量包括从与指定操作特性具有限定物理关系的第二监控数据得出的指定操作特性的估计。该设备可进一步包括分析模块,该分析模块被配置为至少部分地基于分析该第一度量和该第二度量来确定是否触发对燃料泄漏的检测。在一些实施方式中,所述设备可进一步包含补救模块,所述补救模块尤其配置为响应于所述分析模块检测到燃料泄漏而禁用所述燃料电池系统的操作。
9、指定操作特性可以与燃料电池系统的燃料消耗有关,并且该设备可以进一步包括第一监控单元,该第一监控单元被配置为接收第一监控数据,该第一监控数据从燃料电池系统、燃料电池系统的燃料储器和燃料电池系统的燃料耦接器中的一者或多者获取。第一监控数据可以包括与燃料电池系统的燃料消耗有关的直接测量,直接测量包括存储在燃料储器内的燃料的温度、燃料的压力、燃料的质量、到燃料电池系统的燃料流入以及从燃料电池系统的燃料流出中的一者或多者。第一度量可以从与燃料电池系统的燃料消耗有关的直接测量得出。
10、公开的设本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于监控燃料电池系统(110)的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中:
3.根据权利要求1至2中任一所述的方法,其中:
4.根据权利要求1至3中任一所述的方法,其中:
5.根据权利要求1至4中任一所述的方法,其中所述第一监控数据(312A)包括对以下各项中的一项或多项的测量:所述燃料电池系统(110)的所述燃料储器(112)内的燃料温度、所述燃料的压力、所述燃料的质量、到所述燃料电池系统(110)的燃料流入、以及从所述燃料电池系统(110)的燃料流出。
6.根据权利要求1至5中任一所述的方法,其中:
7.根据权利要求1至3中任一所述的方法,其中所述指定特性(121)对应于由所述燃料电池系统(110)生成的功率,并且其中所述第一监控数据(312A)包括功率测量,并且所述第二监控数据(312B)包括与所述燃料电池系统(110)的燃料消耗有关的测量。
8.根据权利要求1至7中任一所述的方法,其中所述监控时段(210)的开始时间对应于所述燃料电池系统(110)的加燃料时间。
10.根据权利要求9所述的方法,进一步包括:
11.根据权利要求9所述的方法,其中所述ML模型(342)包括线性回归预测器和支持向量机中的一者或多者。
12.根据权利要求1至11中任一所述的方法,进一步包括响应于检测到所述燃料电池系统(110)中的燃料泄漏而实施补救动作(352),所述补救动作(352)包括禁用所述燃料电池系统(110)的操作。
13.一种用于监控机器(101)的燃料电池系统(110)的设备,所述设备包括:
14.根据权利要求13所述的设备,其中所述指定操作特性(121)与所述燃料电池系统(110)的燃料消耗有关,所述设备进一步包括:
15.根据权利要求13至14中任一所述的设备,进一步包括:
16.根据权利要求13所述的设备,其中所述指定操作特性(121)与所述燃料电池系统(110)的功率输出有关,所述设备进一步包括:
17.根据权利要求13至16中任一所述的设备,其中所述分析模块(140)被配置为实施以下各项中的一项或多项:
18.根据权利要求13至17中任一所述的设备,其中所述分析模块(140)包括人工智能和/或机器学习(AI/ML)模型(342),其被配置为确定是否触发燃料泄漏的检测,所述AI/ML模型(342)包括线性回归预测器和支持向量机中的一者或多者。
19.根据权利要求13至18中任一所述的设备,进一步包括补救模块(350),其被配置为响应于由所述分析模块(140)检测到燃料泄漏而禁用所述燃料电池系统(110)的操作。
20.一种非暂时性计算机可读存储介质,其包括被配置为使计算装置的处理器实施用于监控机器(101)的燃料电池系统(110)的操作的指令,所述操作包括:
21.根据权利要求20所述的非暂时性计算机可读存储介质,所述操作进一步包括:
22.根据权利要求20至21中任一所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中所述分析包括以下各项中的一项或多项:
23.根据权利要求20至22中任一所述的非暂时性计算机可读存储介质,其中所述分析包括对线性回归预测器和支持向量机决策边界中的一者或多者的评估。
...【技术特征摘要】
1.一种用于监控燃料电池系统(110)的方法,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其中:
3.根据权利要求1至2中任一所述的方法,其中:
4.根据权利要求1至3中任一所述的方法,其中:
5.根据权利要求1至4中任一所述的方法,其中所述第一监控数据(312a)包括对以下各项中的一项或多项的测量:所述燃料电池系统(110)的所述燃料储器(112)内的燃料温度、所述燃料的压力、所述燃料的质量、到所述燃料电池系统(110)的燃料流入、以及从所述燃料电池系统(110)的燃料流出。
6.根据权利要求1至5中任一所述的方法,其中:
7.根据权利要求1至3中任一所述的方法,其中所述指定特性(121)对应于由所述燃料电池系统(110)生成的功率,并且其中所述第一监控数据(312a)包括功率测量,并且所述第二监控数据(312b)包括与所述燃料电池系统(110)的燃料消耗有关的测量。
8.根据权利要求1至7中任一所述的方法,其中所述监控时段(210)的开始时间对应于所述燃料电池系统(110)的加燃料时间。
9.根据权利要求1至8所述的方法,其中检测燃料泄漏包括配置机器学习(ml)模型(342)以基于从所述第一度量(122a)和所述第二度量(122b)提取的特征来确定针对所述燃料电池系统(110)的泄漏预测,所述特征指示所述监控时段(210)内的各个时间处所述第一度量(122a)的变化率与所述第二度量(122b)的变化率之间的差异。
10.根据权利要求9所述的方法,进一步包括:
11.根据权利要求9所述的方法,其中所述ml模型(342)包括线性回归预测器和支持向量机中的一者或多者。
12.根据权利要求1至11中任一所述的方法,进一步包括响应于检测到所述燃料电池系统(110)中的燃料泄漏而实...
【专利技术属性】
技术研发人员:J·霍格迪安,N·罗伊,
申请(专利权)人:海斯特耶鲁集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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