基于动态偏最小二乘的PEM燃料电池湿度在线软传感器

在现代能源技术领域，质子交换膜（PEM）燃料电池作为一种高效、清洁的发电装置，越来越受到重视。PEM燃料电池通过氢气和氧气的化学反应来产生电力、水和热能。其具有启动速度快、功率密度高、排放低、效率高、设计简单、操作安全和环保等优势，被广泛视为一种替代性的发电装置。然而，为了保证PEM燃料电池正常工作，就需要维持膜的适当湿度，这也是在线监测PEM燃料电池湿度的重要性所在。 目前存在的用于监测湿度的传感器存在成本高、体积大等问题，这些因素阻碍了它们在实际在线监测中的应用。为此，利用已有的测量数据在线预测湿度，对于PEM燃料电池的水管理具有重要意义。基于动态偏最小二乘（Dynamic Partial Least Squares，DPLS）回归的软传感器方法在这一背景下被提出，并用于PEM燃料电池中湿度的预测。 研究者们构建了一套硬件在环（Hardware-In-the-Loop，HIL）测试系统，以获取湿度数据并检验所提出的基于DPLS的软传感器的可行性。通过比较不同时间滞后下的均方根误差（root-mean-square error），选定了基于DPLS的软传感器的时间滞后为30。最终，实验结果展示了所提出的基于DPLS的软传感器的性能。 该研究论文的发表是在Hindawi Publishing Corporation的《The Scientific World Journal》期刊上，文章的接收日期为2013年9月19日，接受日期为同年10月23日。文章由学术编辑A.Acir、G.Quan和A.F.Zobaa进行编辑，并且文章是根据Creative Commons Attribution License分发的，这意味着该文章的使用、分发和复制在任何媒介上都是不受限制的，但必须适当地引用原始作品。 这篇文章的研究内容和结果对PEM燃料电池湿度监测技术的进步有重要贡献。通过软传感器技术的应用，实现了PEM燃料电池中湿度的在线预测，从而提高了燃料电池性能和寿命，同时也为水管理策略的制定提供了重要的数据支持。这项技术的成功应用也展现了动态偏最小二乘技术在工程和能源技术领域的广阔应用前景。 研究涉及的关键技术包括动态偏最小二乘（DPLS）回归分析、硬件在环测试系统的建立、湿度监测技术、以及实验结果分析等。在DPLS回归分析方面，这是一种用于在线预测湿度的技术，通过分析已有的测量数据来预测未来的湿度变化。硬件在环测试系统则是为了验证和测试软传感器方法实际应用性能的一个实验设置。湿度监测技术关注的是如何准确、实时地获取燃料电池内部湿度变化的数据，这对于燃料电池的性能管理至关重要。实验结果分析是对所提出方法性能的综合评价，通过对比不同时间滞后下预测的准确度，来判定DPLS软传感器方法的实用性和优越性。 基于动态偏最小二乘的PEM燃料电池湿度在线软传感器的研究，不仅有助于提高燃料电池的运行效率和可靠性，还为相关领域的在线监测和预测提供了新的思路和技术路线。随着能源技术的发展，这类基于软传感器技术的研究将得到更广泛的应用和推广。