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国际标准刊号：ISSN 1000-582X
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| 基于EKF方法的PEMFC实时剩余寿命预测 |
| 投稿时间：2020-11-25 修订日期：2021-01-05 |
| 关键词:质子交换膜燃料电池 剩余寿命 扩展卡尔曼滤波 老化模型 |
| 基金项目:国家高技术研究发展计划（863计划） |
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| 摘要: |
| 通过对质子交换膜燃料电池（PEMFC）的剩余使用寿命（remaining useful life ,RUL）进行预测，能够及时掌握其工作状态、预防系统故障，从而提升系统的耐久性。对此，提出了一种实时寿命预测方法：给出了一个PEMFC半经验衰退模型，应用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter ,EKF）方法进行老化程度参数及其衰减率参数进行估算，然后使用估算结果以及燃料电池的失效阈值进行实时的RUL预测。使用IEEE PHM 2014数据大赛燃料电池耐久性实验数据集和3辆物流车实际运行的数据集进行了验证，结果表明：该预测方法能有效捕捉燃料电池的衰退趋势，在据失效时间点100h内的预测结果平均误差小于10h。 |
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