导 语
燃料电池系统作为燃料电池汽车的“动力心脏”，具有能量密度高、动力性能强、排放零污染等性能优势，已被广泛应用于交通、船舶、热电联供及备用电源等领域。
电堆作为燃料电池系统的核心部件，维系着整个燃料电池系统的能量输出过程，在实际运行过程中，受不同工况环境因素影响，易发生水淹、膜干等故障状态，进而影响燃料电池系统的工作性能，甚至缩短使用寿命。因此，对燃料电池的健康状态进行实时监控，精准识别已有或潜在故障风险，是非常必要的，也是保障燃料电池汽车安全、稳定运行，不可或缺的重要技术手段之一。
未势能源燃料电池系统开发团队，针对燃料电池技术痛点难题，自主开发新型燃料电池健康状态在线诊断系统——“诺德医生（NODS）”，通过AI智能诊断技术，准确识别水淹和膜干故障状态及产生机理，真正实现在线快速诊断“疑难杂症”，让燃料电池的在线水管理变得不再神秘。
诺德医生（NODS）系统基于电化学阻抗谱（EIS）原理，就像心电检测仪一样，通过内核系统软硬件管理资源，搭建故障诊断模型，通过监测电堆工作时的一系列关键数据，及时诊断、分析，并提取故障特征信号，根据故障状态（如水淹、膜干等）快速响应，调整控制策略及系统运行参数（如空气计量比、温度、湿度等），从而避免电堆故障的发生，最大限度确保系统稳定运行，实现全生命周期管理体系闭环控制。
同时，基于阻抗数据制定不同温度下的关机吹扫策略，最低可实现-30℃电堆无损冷启动，可以在各种复杂环境下提高系统的使用效率及寿命 。
颠覆性的技术创新
FTXT / 诺德医生— NODS
①实验室检测技术实现“车载化”
实验室EIS测试借助昂贵笨重的电化学工作站向燃料电池施加交流电流/电压信号。该技术通过DCDC向燃料电池施加正弦交流扰动信号，信号采集硬件及数据处理软件模型均可集成到DCDC中，将原本只限于实验室的测量手段转化为一项可以车载应用的技术方法。
② EIS特征频率，实现测量精准化、常态化
实验室测试EIS需要施加几千到零点几赫兹频率的交流信号到电堆以获得完整的阻抗谱进行分析,整个过程持续十几分钟到半小时不等。该技术基于燃料电池在不同工况下运行的大量EIS实验数据，提取特征交流频率，最终将需要施加的频率个数缩小到十个频点以内，将获得可用于判断健康状态EIS数据的时间缩短到几秒之内。
如图1所示，灰色曲线为通过实验室设备获得的电堆EIS数据，绿色曲线为使用几个特征频率获得的EIS数据。通过施加特征频率的交流信号获得分析燃料电池EIS数据，大大缩短了检测时间。
实验数据阻抗谱Vs特征频率获得的阻抗谱
③故障诊断更为高效、便捷
人工智能、神经网络等在其他领域应用广泛，但在燃料电池领域应用有限。燃料电池是一个集电能、化学能、热能为一体的复杂系统，该技术将燃料电池阻抗谱数据与模糊逻辑、神经网络等算法相结合，避免了因对燃料电池的专业知识了解不足造成故障诊断分析错误。使用模糊逻辑等无监督式数据学习方法进行聚类分析，根据聚类分析结果可获得燃料电池不同运行状态下的输入参数范围。借助聚类分析结果，结合故障树等诊断方法，形成一套精确高效的故障诊断机制，实现对燃料电池运行状态的准确判断。
实现核心技术下沉
FTXT / 诺德医生— NODS
① 微小交流信号实现精确测量
DCDC通过采集施加的交流电流信号及电堆两端的电压信号，计算不同频率的阻抗数据。为保证电堆的正常运行，交流信号幅值不能过大，一般控制在电堆输出电流的8%以下，且由于电堆阻抗较小（单片电池正常运行条件下的欧姆内阻在1～2mΩ），电堆反馈的交流电压信号幅值也会很小。为避免交流电压湮没在直流电压中，保证交流信号的精确测量，硬件电路借助多级滤波及放大电路，通过稳定电路避免信号失真，软件增加冗余计算，最终实现高精度测量交流电压。
②实时监测故障状态
燃料电池故障诊断通常借助CVM或其它传感器信号检测当前是否处于故障状态，但无法确定处于何种故障状态（如水淹、膜干、空气不足等）。该技术借助EIS(电化学阻抗谱),可在不影响燃料电池运行状态的条件下，实时监测其健康状态，判断是否处于故障状态。
基于EIS数据不仅可检测到燃料电池处于何种故障状态，且可对具体故障状态的成因进行分析，借助神经网络等算法可确定当前故障状态由哪种参数（如温度、湿度、空气计量比）不合理造成。
③ 快速优化控制策略调整
若处于故障状态，系统控制器可根据规律及时调整当前运行参数，实时优化系统控制策略，避免出现燃料电池在含水量过多或过少的条件下运行，保证系统高效运行。
整个系统运行流程图如下图所示：
燃料电池故障诊断系统工作流程图
借助此技术，系统可形成一套完整的反馈机制，避免了燃料电池在极端状况下持续运行而造成的加速老化,使系统高效平稳地运行。
全面提升产品综合性能
FTXT / 诺德医生— NODS
① 提高燃料电池耐久性，延长使用寿命
燃料电池作为清洁、无污染、高效的发电装置，受到全球范围的高度重视。对于燃料电池系统来说，提高其耐久性和可靠性是影响其商用化的关键。燃料电池的设计安装、运行条件（氢气纯度、反应物不足、低温等）均会影响其使用性能，燃料电池常见的故障类型中，水管理问题占比52%（水淹占比33%，过干占比19%），老化问题占比12%，反应物泄露占比9%。燃料电池的水管理对提高其使用性能及延长其使用寿命非常关键，质子交换膜的湿度可增强质子电导率，过多的水含量则会阻塞催化剂层和气体扩散层的气孔，影响气体的反应。燃料电池长期处于极端条件下进行，也会影响其使用寿命。因此，对燃料电池的健康状态进行检测非常必要。
燃料电池的故障类型
②提高系统运行效率
受限于多种因素，燃料电池内部无法安装大量传感器，系统无法对燃料电池的运行状态有较为全面的了解。如系统在倾斜状态下，电堆进出口容易出现局部疏水困难的情况，但是进出口监测的是整体压力变化，局部干燥局部水淹难以识别。NODS基于EIS原理、正确的故障诊断方法及时发现处于极端环境下运行的燃料电池，以及合理高效的应对策略，不断调整燃料电池的运行参数，直到故障状态解除，使电堆处于最佳条件下运行。通过避免燃料电池在极端条件下运行，可以提高其使用性能，系统运行效率。
③提高低温冷启动成功率
低温冷启动是燃料电池汽车冬季运行的最大挑战，也是目前燃料电池行业的关键技术与难题。目前，广泛应用的低温关机策略是通过设定关机吹扫时间，到达预订时间则停止吹扫。该方法忽略了关机前电堆的运行状况等变量的影响，可能造成吹扫不充分或过度吹扫。NODS借助可以反映MEA含水量的高频阻抗，制定不同温度下的关机吹扫策略，能够有效预防低温下停机后质子交换膜因残余水分冻结而导致的电堆性能下降，同时增加低温冷启动成功率。目前该技术已成功应用于未势能源燃料电池发动机，实现了-30℃高寒环境下电堆无损冷启动，保证续航里程的稳定输出，有效提高电堆使用寿命。
赋能多元化应用场景
FTXT / 诺德医生— NODS
①已成功应用于乘用车、商用车等多种车型
目前，搭载NODS技术的冬标测试车辆已实现-30℃冷启动成功率100%，具有低温性能可靠性高、性能稳定等优点，已搭载乘用车、商用车等多种车型，可移植到船舶、航天等多种领域。该技术的成功应用，可以有效解决寒冷地区燃料电池汽车冷气困难及里程焦虑问题。
②可应用于现有的燃料电池系统构件中且优化系统硬件空间
不同于CVM(电压巡检仪)需要检测每片电堆电压，NODS只需要检测整堆电流及电压，系统中的线束可由几百根减为两根。该技术集成度高，不受功率及体积限制，可轻松应用于不同的燃料电池系统构件中。随着该技术的优化，还可逐步减少燃料电池系统中温度、压力或湿度传感器的数量，大大减少系统中硬件的使用数量，方便系统空间布置。
③可应用于多种类型的燃料电池
该技术不仅可应用于不同功率级别的PEMFC（质子交换膜燃料电池），也可应用于SOFC(固体氧化物燃料电池)等多种燃料电池。EIS是一项广泛应用的电化学技术，不同燃料电池或者动力电池均可应用，借助该技术的硬件及软件平台，不仅可实现多种类型燃料电池的EIS检测，同时可对健康状态进行在线诊断分析。
,
