Entwicklung von modellbasierten und intelligenten Zustandsklassifikatoren zur sensorreduzierten Führung von Brennstoffzellenstacks. Schlussbericht. Bewilligungszeitraum: 01.10.2009 - 29.02.2012
(Deutsch)
Bitte wählen Sie ihr Lieferland und ihre Kundengruppe
Ziel des Projektes war die Entwicklung eines modellbasierten PEM Brennstoffzellen-Zustandsklassifikators. Der Vergleich einer modellierten idealen Brennstoffzelle mit Messungen an einer real betriebenen Zelle sollten online abgeglichen werden, der Zustand der Brennstoffzelle daraufhin klassifiziert und, in dem Falle eines nicht idealen Betriebes, eine korrigierende Regelung am Brennstoffzellensystem vorgenommen werden. Ein modellbasierter Zustandsklassifikator ermöglicht so intelligentere Regelungen des Brennstoffzellensystems, so dass die Messtechnik im System reduziert werden kann. Dazu erfolgte im ersten Schritt eine physikalische Modellentwicklung. Das Modell bildet alle wesentlichen in der Literatur beschriebenen Transportprozesse, Reaktionen und Verluste in der Brennstoffzelle ab und arbeitet stabil. Die Parametrierung wurde zunächst an künstlichen Messdaten automatisch und reproduzierbar durchgeführt. Die Validierung des Modells erfolgte dann auf Basis systematischer Tests an einem Zweizeiler. Eine für den Klassifikator ausreichend genaue Parametrierung des eindimensionalen, physikalischen Modells auf Basis realer Daten konnte trotz erheblichem messtechnischen Aufwands nicht erreicht werden. Ursächlich sind dafür reversible Degradationseffekte und dynamisches Verhalten, welche nur mit deutlich komplexeren mehrdimensionalen Modellen beherrschbar sind. Auf Basis von Messdaten mit begleitenden elektrochemischen Impedanzspektroskopien, die einen detaillierten Blick in das Degradationsverhalten von Brennstoffzellen ermöglichen, wurde ein weiteres Modell entwickelt, das es ermöglicht, das Degradationsverhalten den internen Bereichen der Brennstoffzelle (Anode, Kathode, Membran etc.) zuzuordnen. Das Modell basiert auf einem Ersatzschaltbild und konnte stabil und reproduzierbar parametriert werden. Das Degradationsverhalten sollte mathematisch approximiert und gezielt als eine Erweiterung des physikalischen Modells genutzt werden. Die Entwicklung des physikalischen Modells wurde, trotz des fortgeschrittenen Entwicklungsstandes, nicht weiter verfolgt, da eine Eignung als Online- Zustandsklassifikator hiermit nicht erreichbar ist Die notwendigen Modelle wären nicht in der für einen Zustandsklassifikator notwendigen Echtzeit ausführbar. Bei der umfangreichen Messkampagne zur Parametrierung der physikalischen Modelle konnte ein ausgeprägtes dynamisches Antwortverhalten der Zellspannung auf Sprünge der Luftversorgung festgestellt werden. Mittels segmentierter Strommessungen wurde der Effekt als Verschiebung des aktivsten Bereiches der Zelle identifiziert. Es wurde ein mathematisches Modell entwickelt, mit dem das dynamische Antwortverhalten analysiert werden konnte. Das Modell ermöglicht es, anhand einer dynamischen Sprungantwort, einen resultieren Faktor zu berechnen. Dieser resultierende Faktor beschreibt den allgemeinen Zustand der Zelle und wird als Feel Good Factor (FGF) bezeichnet. Die Parametrierung ist stabil, reproduzierbar und benötigt lediglich einen Datensatz von 30 Sekunden. Nach dieser Zeit kann der FGF berechnet werden. Die Aussage des FGF ist allgemein und ermöglicht keinen gezielten Eingriff in die Systemregelung, weist aber auf einen notwendigen Regelungseingriff hin. Es konnte im Projekt kein Zustandsklassifikator entwickelt werden, der Teil einer Brennstoffzellenregelung ist. Es wurde aber eine Zustandserkennung angewendet, die eine zusammenfassende Aussage zum Zustand der Brennstoffzelle ermöglicht.
Entwicklung von modellbasierten und intelligenten Zustandsklassifikatoren zur sensorreduzierten Führung von Brennstoffzellenstacks. Schlussbericht. Bewilligungszeitraum: 01.10.2009 - 29.02.2012