基于信息融合技术的燃料电池多传感器故障检测研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于信息融合技术的燃料电池多传感器故障检测研究姓名：徐翠琴申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：全书海20070501武汉理工大学硕士学位论文摘要．石油资源短缺和环境污染是当今世界的两大突出问题。而汽车对于能源的消耗和废气的任意排放又是造成这两大问题的重要因素。燃料电池电动汽车作为节能环保的新能源汽车前景非常看好。作为燃料电池电动汽车的主动力源，燃料电池发动机是一个复杂的系统，存在着大量传感器，这些传感器常处于恶劣的工作环境下，发生故障是难免的。一旦发生故障，轻贝打使系统性镗下降，重

2、则导致灾难性的后果。因此及时、准确地检测和排除燃料电池发动机多传感器的故障，对于保证燃料电池发动机平稳可靠的运行显得尤为重要。本文以25kW质子交换膜燃料电池发动机系统为研究对象，采用信息融合技术对其多传感器系统进行故障检测，主要研究内容如下：根据燃料电池发动机系统所要达到的性能指标，分析了燃料电池发动机多传感器系统的结构，并依据系统需求，结合燃料电池发动机系统特殊的应用环境，对各传感器进行了优化选型，并设计了相应的高精度测量变送电路。利用联合卡尔曼滤波器对多传感器数字信号进行滤波处理，通过系统建模和仿真试验，证明该方法信

3、号处理效果良好；采用VB6．0编程语言和串行通信技术设计了燃料电池发动机多传感器监控系统，包括监控界面设计、通信协议设计和流程图设计，适时获取和保存系统采集参数。‘以信息融合技术的理论知识为基础，总结得到燃料电池多传感器信息融合的基本原理图、所采用的结构形式以及信息融合故障检测框架，并提出了几种具体的传感器故障检测方法。针对燃料电池发动机多传感器系统的特性和复杂的现场环境，总结出系统常见的故障类型，并采用神经网络信息融合方法对燃科电池发动机多传感器系统进行故障检测，在此基础上提出了故障检测系统结构，最后对检测系统开展仿真研

4、究，结果表明该方法故障检测效果良好。本文深入研究了燃料电池发动机多传感器系统信息融合故障检测问题，当某传感器发生故障时，该系统可以对失效传感器的检测数据做出实时估计并反馈信号，从而保证了系统运行的稳定性和可靠性。关键词：燃料电池多传感器，故障检测，联合卡尔曼滤波，神经网络信息融合武汉理工大学硕士学位论文ABSTRACTTheshortageofoiIfesourceandtheenvironmentalpollutionafetwomajorproblemsintheworld．111eautomobileconsumeo

5、foilandexhaustemissionaremainreasons．Asthenewenergyautomobileoftheenvironmentalprotectionandenergyconservation,thefuelcellelectricautomobilehavebroadprospectinthefuture．Asmainenergyinthefuelcellelectricautomobile,thefuelcellengineisacomplexsyrstem,inwhichtherearem

6、any5alsorswhichoftenworkunderbadconditiOILS．breakingdownisunavoidable．Oncebreakingdown,less戗msestheautomaticsystem’sperformancedrop,moreleadstoadisastetTherefore,itseen'isespeciallyimportanttodiagnoseandremovethefaultofthefuelcellenginemulti．辩usorpromptandaccurate

7、lyande11S11rethefuelcellengineworkingunderasafetyandreliablecondition．ThiSpapertakestheruelcellelectricautomobileof25kWPEM[FCenginesystemasresearchobject,USOStheinformationfusiontechnologytocarryOnthefaultdiagnosistoitsmulti—s盟l剐璐system．Mainresearchresultsasfollow

8、s：Accordingtotheperformanceindexwhichthefuelcellenginemustachieve,thispaperhasstudiedtheoverallslruffBlreofthefuelcellengiResystemaswellastheseusors37st