SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法，包括收集SOFC系统运行的历时数据，进行相关性分析，找出影响SOFC系统放电特性的关键信号指标，关键信号指标为电压信号；采用经验模态分解方法将电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量；在外部输入信号没有变化的状态下，若采用经验模态分解方法处理后的电压信号出现变化，则SOFC系统出现故障模态的过渡模态。本发明专利技术的目的在于解决SOFC系统忽略过度模态所导致的不利于系统稳定、高效、长寿命放电的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法
本专利技术属于燃料电池
，更具体地，涉及一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法。
技术介绍
固体氧化物燃料电池系统(SOFC)是一种清洁、高效率、无噪音的发电系统，SOFC系统的运行状况对电力平稳供应有着重要意义。传统的SOFC系统放电状态检测方法是一种在故障发生后进行识别的方法，这种事后检测的方法不利于SOFC系统的及时修复和维持长寿命。要保证SOFC系统稳定、高效、长寿命地放电，在其发生故障之前及时预判具有重要意义。当SOFC系统从正常模态转变到故障模态过程中，往往不是直接切换就能达到的，在其转变过程中是存在过渡阶段的。而这个过渡阶段在以往的研究中是常被忽略的。若能及时发现该过渡模态的阶段，将有助于后期实现有效的管控，从而维持SOFC系统的放电性能。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法，其目的在于解决SOFC系统忽略过度模态所导致的不利于系统稳定、高效、长寿命放电的技术问题。为实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法，其特征在于，包括：/n收集SOFC系统运行的历时数据，进行相关性分析，找出影响SOFC系统放电特性的关键信号指标，所述关键信号指标为电压信号；/n采用经验模态分解方法将所述电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量；/n在外部输入信号没有变化的状态下，若采用经验模态分解方法处理后的电压信号出现变化，则SOFC系统出现故障模态的过渡模态。/n

【技术特征摘要】
1.一种SOFC系统放电故障含过渡模态的检测方法，其特征在于，包括：
收集SOFC系统运行的历时数据，进行相关性分析，找出影响SOFC系统放电特性的关键信号指标，所述关键信号指标为电压信号；
采用经验模态分解方法将所述电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量；
在外部输入信号没有变化的状态下，若采用经验模态分解方法处理后的电压信号出现变化，则SOFC系统出现故障模态的过渡模态。


2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，将所述电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量之后还包括对所述多个IMF分量和一个res分量建立Elman神经网络子模型，对所述子模型加权融合，获得电压信号的预测值；
根据所述电压信号的预测值与电压信号的实际值之间的误差百分比是否大于阈值判断SOFC系统是否出现故障模态的过度模态；若大于阈值则出现，反之则没有。


3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述对所述多个IMF分量和一个res分量建立Elman神经网络子模型包括：根据系统运行状态及电压信号经经验模态分解方法分解后IMF频率的不同，建立多个不同的Elman神经网络子模型。


4.如权利要求3所述的检测方法，其特征在于，所述多个不同的Elman神经网络子模型包括：负载测试阶段的各高频IMF分量设置为第一子模型，兼顾负载测试阶段与过度模态的各IMF分量设置为第二子模型，过度模态的各中低频IMF分量设置为第三子模型，各低频IMF分量设置为第四子模型，res分量设置为第五子模型。


5.如权利要求1～4任一项所述的检测方法，其特征在于，所述采用经验模态分解方法将所述电压信号分解为多个IMF分量和一个res分量包括：
1)找出电压信号时间序列x(t)的所有局部极值点；
2)采用三次样条插值函数，分别拟合局部极大值和极小值，得到上包络线emax1(t)和下包络线emin1(t)，并求取上包络线与下包络线的平均值m1(t)，m1(t)＝(emin1(t)+emax1(t))/2；计算m1(t)与x(t)之差h1(t)，h1(t)＝x(...

【专利技术属性】
技术研发人员：李曦，吴肖龙，许元武，赵东琦，傅俊，仲小博，李冬，邓忠华，蒋建华，
申请(专利权)人：华中科技大学鄂州工业技术研究院，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42