NORTHWESTERNPOLYTECHNICALUNIVE氫燃料電池壽命預測西北工業大學自動化學院電氣工程系華志廣，教授/博導個人簡歷口個人信息口個人信息華志廣，教授，博導，國家級青年人才；研究方向為燃料電池壽命預測、新能源變換器、永磁同步電機等；主持國家級軍口縱向項目2項、國家自然科學基金項目1項、其他省部級項目4項；累計發表論文35篇，以第一作者發表一區TOP期刊論文8篇，授權專利12項；參與研制太陽翼展開機構電機，成功應用于空間站“夢天”實驗艙并收到總體單位感謝信。口教育背景與工作經歷口教育背景與工作經歷時間西安理工大學學士西北工業大學碩士博士博士后啟元實驗室科研工作2023.11-至今西北工業大學教授/博導02氫燃料電池壽命預測03研究團隊介紹西業工薰大學優點低操作溫度、無需貴金屬催化劑、對CO不敏感、無需貴金屬催化劑、無需貴金屬催化劑、高功率重量比高效率缺點需貴金屬催化劑、不能低溫啟動、需貴金屬催化劑不能低溫啟動抗高溫問題交通運輸、便攜設備、備用電源載人航天、潛艇熱電聯供、分布式能源軍用電力、分布式發電輔助動力裝置、陽極和陰極化學反應方程式OOxygenMolecule總反應方程式三峽氫舟1號三峽氫舟1號飛躍一號飛躍一號口氫燃料電池應用情況口氫燃料電池應用情況按地區劃分的應用兆瓦數(MW)燃料電池應用區域：亞洲，歐洲，北美和其他按地區劃分的出貨量(1,000臺)AFCNCFCAFCNCFC按各燃料電池類型的應用兆瓦數(MW)按各燃料電池類型的出貨量(1,000臺)按場景劃分的應用兆瓦數(MW)按場景劃分的出貨量(1,000臺)1.4當前狀態與期望目標1.4當前狀態與期望目標西業工黃大學口口氫燃料電池當前應用情況與期望目標短壽命mngDem12006200r?mngDem12006200r?相關規定：與初始功率相比，功率下降10%作為壽命閾值；>負載電流是額定電流的55%-65%;測試過程中不包含嚴重的電堆事故。提02氫燃料電池壽命預測綱研究團隊介紹研究團隊介紹西業工薰大學西業工薰大學口定義與作用口定義與作用>壽命：當前時刻與到達一定退化閾值的時間間隔>壽命預測：在壽命區間內用不同的方法來預測退化趨勢>壽命預測的作用：①估計健康狀態；②及時更換燃料電池；③避免致命事故；④提供退化信息；⑤延長壽命。基于模型的方法優點：揭露物理機理缺點：依賴模型精度；非線性、多時間尺度的退化建模困難。等效電路(ECM)5時間基于數據的方法一個“黑箱”;無需理機理；依賴大量歷西業工黃大學氫燃料電池重卡汽車氫燃料電池汽車(MobyPost)0~20km環境模擬箱燃料電池半物理仿真平臺PEMFC小功率測試平臺PEMFC大功率測試平臺燃料電池電推進系統燃料電池供氣系統長時間尺度-維護周期包括定期的檢查、清理和替換元件的時間表包括定期的檢查、清理和替換元件的時間表包括電池組件的降解機制、材料的耐久-堆積響應(如積碳),可能-堆積響應(如積碳),可能影響電極表面的活性，需要周期性的維護和清理通道的穩定性等短時間尺度通道的穩定性等瞬態響應在啟動、停止或負載變化時的瞬微觀時間尺度態響應，影響電池的動態性能和PEMFCstack[1]穩定性-電化學反應動力學-離子和電子傳輸-整個壽命周期分析包括制造、運行、維護和處置，涉及多年的運行和使用“數據來源：《C.Robinetal.IhnternationalJournalofHydrogenEnergy,2013口多時間尺度分解口多時間尺度分解>離散小波變換(DWT)是一種通過數據的伸縮與平移實現特征分析的數據變換技術1002003004100200300100200300高通濾波器高頻部分低通濾波器低頻部分002100高通濾波器高頻部分低通濾波器低頻部分機N~~/Mw機100200300:AD[0步驟1分解與重構Multi-timescaledecomposedApproximationDetail…DPredictionofeachsub-waveformsbyESN步驟3集合預測結果步驟2不同時間尺度信號預測解決方案：處理不同時間尺度信息，提升預測精度。—Tnitiagsigal0西業工薰大學200400600訓練長度的結果對比圖單個ESN與集合ESN40%訓練長度的結果對比圖單個ESN與集合ESN50%訓練長度的結果對比圖口動態案例1-案例3案例訓練長度案例1案例2森3口口多輸入實施步驟PouH?)單輸入與多輸入ESN的結構框圖多輸入ESN(2inputsand1output)的預測結構,predictedvoltageattime,and?2;represenyreprescntsU,attimctxre西業工薰大學西業工薰大學x0二200400600180基于1-inputESN的壽命預測波形基于2-inputESN的壽命預測波形0200400600—Targetsgnal基于1-inputESN的壽命預測波形基于2-inputESN的壽命預測波形不同案例準動態案例西業工黃大學口穩態案例和準動態案例的2口穩態案例和準動態案例的2-inputESN組合結果穩態案例準動態案例穩態案例準動態案例 U 三組動態測試(μ-CHP應用)中的影響。(特別是溫度和I)能夠提升預測精度≥10%。西業工薰大學口動態案例1-案例3口動態案例1-案例3動態案例1西業工薰大學西業工薰大學口不確定性分析實施步驟口不確定性分析實施步驟KKo輸入層Nw中間層(儲備池)L_OO…○w泄露率：調整神經元狀態的更新速度，改變動態特性，影響網絡對輸入數據的響應方式；譜半徑：決定ESN的記憶能力，不確定性來源于蓄水池內部連接權值的隨機性；正則化因子：影響網絡的記憶能力和動態性，控制網絡結構的不確定性。:ESN1-tParticleswarmoptimizaWimandWdistributionformsdatapreparationStep2:Degradationpredi…mm,y;representsU,attimet;predictedvoltageattimet,andt?22.5不確定性分析研究>當前方法：單輸入ESN2.5不確定性分析研究存在問題：ESN中隨機生成的輸入矩陣和內部權重矩陣具有不確定性。>解決方案：從統計學的角度分析隨機矩陣的影響，建立集成ESN結構，提供預測結果的平均值和95%置信區間。西業工薰大學西業工薰大學口穩態案例口穩態案例AA—TrainingM—Predictionsignal高斯分布下預測結果高斯分布下95%置信區間預測結—Predictionsignal隨機均勻分布下預測結果隨機均勻分布下95%置信區間預測結果口動態案例口動態案例高斯分布下預測結果高斯分布下95%置信區間預測結果口誤差分析口誤差分析XX均勻分布和高斯分布的概率密度函數穩態工況下100組ESNs的RMSE隨機均勻分布下預測結果隨機均勻分布下95%置信區間預測結果21動態工況下100組動態工況下100組ESNs的RMSE準動態工況下100組ESNs的RMSE西業工黃大學方向一方向一>提升預測精度(傳感器噪聲、運行參數、環境因素、用戶操作);方向三>實現在線預測(構建數學模型、“黑箱”關系);Partunderstudy燃料電池汽車動力系統*數據來源：《Huangfu,etal,2019.》劣勢劣勢優勢>供氣時間短>污染小更大的有效載荷容量，便于攜帶設備(傳感器、攝像頭、通訊設備)02氫燃料電池壽命預測03研究團隊介紹waIesnmoncIem3.1研究團隊及平臺waIesnmoncIem智能驅動研究團隊從事航空航天特種電機研究，為平流層飛艇、載人空間站、運20、風云系列衛星等提供特種電機。承擔973重點項目1項，國家科技攻關項目4項，國家863項目6項，承擔型號任務十余項，獲國家發明二等獎1項，省部級科技獎勵11項，立部級三等功1次，發表論文1