新能源汽车技术-动力电池&燃料电池2024年
为解决车用质子交换膜燃料电池 （PEMFC） 堆出入口温度在变负载电流下波动大的问题，提出了一种动态变化粒子群优化 （PSO） —比例积分微分 （PID） 算法。首先搭建了额定功率 150 kW 的 PEMFC 发动机系统整体仿真模型，基于已有文献，进行了模型中输出功率和电压的准确性验证；随后基于验证结果，使得反应气体供给跟随负载电流需求变化，反映 PEMFC 发动机系统实际工作情况。根据搭建的模型，基于冷却水泵冷却水质量流量跟随输出功率控制策略，对散热风扇冷却空气质量流量使用 PID、PSO-PID 和本文提出的动态变化 PSO-PID 算法，研究三者在变负载电流下对电池堆出入口温度和输出功率的控制效果。结果表明：与 PID 相比，在 PSO-PID 和动态变化 PSO-PID 下，电池堆入口温度瞬态超调量下降幅度均为13.7%，出口温度瞬态超调量下降幅度均为 36.0%，输出功率均更快达到稳定状态；动态变化 PSO-PID 达到最优值的时间仅为 PSO-PID 的 57.1%，可以减小更多的非必要计算量，提前于 PSO-PID 将得到的 PID 参数输入到电池堆温度控制器中。此动态变化粒子群优化算法能更有效、更快地用于电池堆出入口温度控制，有助于提升车用 PEMFC 的温度和输出功率的稳定性。
针对磷酸铁锂电池低温环境下的性能衰减问题，设计开发了一种轻质高强、低压安全、高效节能的磷酸铁锂电池抗低温纤维碳纳米管膜加热功能结构并开展了实验验证。采用热压工艺实现了碳纳米管薄膜与复合材料层合结构的一体化成形。实验验证了FCL（fiber carbon-nanotube film laminated composite）加热器良好的温度均匀性、稳定性以及抗热疲劳性能。开展了低温环境下磷酸铁锂电池加热实验，并与传统的PTC（positive temperature coefficient）加热器进行了对比分析，结果表明：相较于传统的PTC加热器，FCL加热器质量减轻了59%，能量消耗降低了3.5%，温升效率提高了26%，功率质量比提升了195%。
乘用车动力电池包的模组布置方式通常具有单层布置、复式布置和局部复式布置3种不同的形式。局部复式布置结合了其他两种方式的特点，应用较为广泛。然而，通过对电动汽车火灾事故的研究发现，采用局部复式布置的电池包在自燃事故中所占比例较高，这表明该布置方式可能会对电池模组的热均匀性产生不利影响。鉴于此，本文选取了一款采用局部复式布置的电动汽车电池包作为研究对象，建立了电池包三维数值模型，并通过实验数据与仿真结果进行比较，验证了模型的准确性。利用经验证的模型，通过数值计算方法分析了电池包在快充及3种放电速率下的模组温度分布特征，揭示了局部复式布置模组在这些工况下的热均匀性，尤其是局部复式模组中双层模组的温度差异比单层模组更大。此外，探讨了冷却液入口温度和流速分别对模组热均匀性的影响。研究发现：试图降低冷却液入口温度来改善模组热均匀性的效果有限；而增大冷却液入口流速只能在高放电速率工况下减小模组温度差异，在低放电速率工况下的影响不明显。本研究为局部复式模组的电池热管理系统开发和设计提供了有意义的参考。
准确预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）对储能系统的高效安全运行具有重要意义。针对已有数据驱动方法估计RUL中提取老化特征不够全面以及需要先预测健康状态变化再估计RUL的不足，本文提出一种利用多维度多尺度特征的RUL估计方法，采用恒流充电电压片段数据直接估计电池的RUL。该模型对数据进行维度变换后利用不同尺度卷积操作提取电压片段的老化特征来映射RUL。基于牛津大学、NASA、马里兰大学公开数据集进行模型验证，验证结果表明该模型能够利用电压片段数据直接估算电池的RUL，无需电池自身SOH变化作为训练数据，对比于基于单一维度的固定尺度的特征具有更高的准确性和通用性。
随着新能源车辆市场保有量增多和动力电池能量密度提升，热失控事件逐渐增多，动力电池安全问题变得尤为重要，漏液是诱发电池热失控的关键因素之一。本文通过模拟电芯级和更接近整车应用的模块级漏液，研究漏液对电性能和安全性的影响；同时，基于实验数据及整车大数据提取漏液电池特征，建立预警逻辑，实现漏液预警大数据监控。针对电芯级实验，对比分析循环和静置状态下漏液电芯与正常电芯的测试数据，发现漏液电芯与正常电芯相比，质量减少、厚度增加、容量衰减、直流内阻增大、电芯拆解及表征后存在异常，证明了漏液对电性能及安全性具有一定影响。针对模块级实验，通过分析模块中不同漏液程度并联单元的厚度、直流内阻等变化特征，证明了厚度和直流内阻都随着漏液程度的增大而变大，也增大了电池潜在的安全风险。针对整车级大数据，识别漏液电池在充电起始及结束阶段的压差特征，建立预警识别逻辑，并进行大数据监控。
针对现有数值模拟方法难以准确反映锂电池热失控触发温度概率性变化的问题，提出基于概率函数触发的锂电池模组热失控蔓延建模方法。该方法首先通过统计分析实际锂电池热失控温度区间和数量分布，以此计算出各温度区间热失控触发概率，然后基于提出的概率触发模拟器实现仿真过程概率触发，采用实验数据对该方法的有效性进行验证，最后对概率函数触发条件下的热蔓延路径及其概率进行分析。结果表明，存在包括跳跃式热失控现象在内的多种热失控蔓延路径，其中顺序热失控的概率最高，而跳跃式热失控的概率最小。所提出的方法为研究锂电池模组热失控蔓延过程的概率性提供有效的研究工具和分析方法。
双极板是氢燃料电池的重要部件之一，钛作为金属双极板基材有诸多优势，但钛的成形性能差、回弹较为严重，本文以0.1 mm TA2纯钛薄板微流道液压成形为研究对象，通过试验和有限元模拟相结合的方法研究纯钛微结构变形行为，分析工艺参数对微流道成形质量的影响规律，为液压成形钛双极板提供参考。建立了TA2纯钛薄板微流道液压成形的有限元模型，通过与试验件的轮廓及厚度分布验证有限元模型的准确性；研究了液体压力、加载速率和脉动加载对微流道成形的影响。结果表明，微流道液压成形过程中材料应变路径为平面应变，且上圆角位置最容易破裂；加载速率对微流道成形影响不大，随着加载速率的提高，成形深度略有下降，但是变化不大，仅有3%；脉动加载路径能够提高材料的流动变形能力，在均为临界破裂情况下，相比较线性加载路径成形深度有较高的提高，可达232.2 μm，提高幅度为23%。
质子交换膜燃料电池电堆的运行参数对电堆输出性能和空压机、循环水泵和散热风扇等辅助设备的寄生功率都会产生影响，可通过对电堆运行参数进行优化来实现系统最大净功率输出目标。实际系统受到空压机性能和背压阀调节能力的限制，阴极运行参数的调节范围存在界限，本文基于MATLAB/Simulink软件建立62 kW燃料电池系统模型，通过仿真分析确定了各负载电流下的参数可优化范围，采用遗传算法对电堆温度、阴极压力和过氧比进行了优化。结果表明：在各负载电流下，提升电堆温度都有利于增加系统净功率，最优运行温度均为80 ℃。而过氧比和阴极压力在不同的负载电流下的优化方向是不同的；在低负载电流（50、100 A）下增加过氧比和阴极压力时，电堆输出功率的增长小于寄生功率，提供较低的过氧比和阴极压力有利于提升系统净功率；高负载电流（300 A）下，低过氧比和阴极压力会限制电堆输出功率，最低净功率仅为35.530 kW；合理增加过氧比和阴极压力后，获得的最优净功率为53.271 kW，通过运行参数优化可实现49.9%的净功率提升。
近年来，随着燃料电池功率的不断提升，氢气供给系统朝向带有氢循环的盲端阳极拓扑构型发展。然而，针对氢气供给和循环的测试系统研究明显滞后，尤其在氢气循环泵和引射器等核心部件的性能测试方面。本文研发了多功能燃料电池氢气供应系统测试平台，实现了对不同构型氢气循环方案的氢气供应系统的零部件测试和特性数据采集、离线标定等功能。平台通过模拟真实电堆的压降、氢气消耗及产水产热，消除了测试对真实电堆性能和寿命产生损耗而造成的额外成本。最后，基于该平台对150 kW燃料电池的氢气供应系统进行了阳极压力控制和阳极吹扫控制测试，验证了所开发测试平台能够针对不同负载满足相应测试需求。
为保证软包锂离子电池用铝塑膜封装的可靠性，须严格控制成形后的铝层厚度，而其获得依赖大量的实物试验，导致前期设计优化和后期生产过程质量监控均须耗费高额成本。本文采用实物试验和仿真模拟相结合的方法，构建能精准表征铝塑膜力学性能的本构方程，并提出基于整体铝塑膜厚度对铝层厚度的预测方法，实现成形后铝塑膜和铝层厚度的精准预测。同时，基于仿真DOE，筛选关键影响因子，构建响应曲面模型，实现不同产品的快速预测及最佳参数匹配设计，也为生产实时质量监控提供解决方案。研究结果表明，多层复合铝塑膜在塑性阶段表现出了明显的各向异性，3参数Barlat-Lian本构模型，可较好表征铝塑膜的各向异性性能，明显优于单一方向弹塑性模型，可实现铝塑膜成形性能的精准预测。所构建的响应曲面模型可替代精细化有限元模型，实现对铝塑膜和铝层厚度精准预测和参数优化，误差小于5%，工艺参数优化后冲压成形铝层厚度可提升10%~20%。集成开发的应用APP可满足冲压工艺参数的快速设计评估、优化及成形质量实时监控等应用需求。
电池组中的单体电池之间可能会存在温度、荷电状态、老化状态（容量和内阻）等不一致。由于“短板效应”的存在，不一致性将会影响电池组的整体性能发挥，及时准确地进行不一致性诊断非常必要。考虑到上述提及的不一致性会对电极过程特性产生影响，进而反映在电化学阻抗谱（EIS）和弛豫时间分布（DRT）上，本文在结合等效电路厘清几种不一致性对EIS和DRT的影响规律后，创新性地提出了一种基于EIS和DRT的电池组不一致性诊断方法。通过将异常电池混入一组一致性良好的电池中，对比分析了K-means、AP和DBSCAN等无监督聚类算法性能，结果表明DBSCAN诊断准确率为99.2%，可以实现电池组内单体电池不一致性差异的准确诊断。
准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法，大多对各单体电池进行相互比较，根据各单体电压等特征参数之间的差异，使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体，或所有单体性能整体恶化时，难以区分甚至没有显著离群的个别单体，相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法，结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征，建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值，根据各单体电压实测值与参考值之间的差异，量化各单体异常性。结合实际案例表明，对于因单体故障导致热失控的案例，本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常，且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险；针对无明显单体不一致的整体恶化案例，可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。
针对当前电池管理系统无法诊断早期故障的问题，本文提出了一种基于WOA-VMD和香农熵的锂电池早期故障诊断方法。首先引入鲸鱼优化算法对变分模态分解算法进行参数寻优，提高变分模态分解算法的分解效果，使之分解得到包含更多故障特征信息的本征模态函数分量，再对单体电池电压信号进行分解重构，减少测量噪声和额外激励电压造成的影响。进而采用滑动窗口计算单体电压的香农熵极差和单体电压离差的总体香农熵，设置合适的阈值进行早期故障诊断。经过实际车辆数据验证，该方法可以提前10 min左右进行故障预警，且对于无故障车辆不会产生虚假预警，具有较强的鲁棒性和可靠性。
质子交换膜燃料电池（PEMFC）被认为是最具潜力的新能源汽车动力装置之一，其性能受到气体扩散层（GDL）表面液滴的形成及动态传输特性的影响。本文以格子Boltzmann方法（LBM）的伪势模型为基础，对液滴从GDL表面浮现、生长和脱落等动态过程进行了仿真模拟，详细分析了微孔间距和孔径对气体扩散层表面液滴动态特性以及流道内压降的影响。研究结果表明在双进水孔的情况下，两个微孔小于某一个微孔间距时，两个液滴会发生融合，融合后的液滴会增大气流通道内的压降，缩短液滴排出的时间，当两个微孔孔距足够大时，两个液滴之间几乎没有相互影响，液滴排除时间相等，且流道内压降随着微孔间距的增加而降低。不同孔径的液滴在GDL表面的运动主要受气体作用剪切力的影响，与下游孔径大于上游孔径液滴的运动周期相比，上游孔径比下游孔径大时，液滴的运动周期更短。
在研究开发车用燃料电池引射器时，湿氢流量监测困难、台架技术难度大、试验成本高，并且存在安全隐患和能源浪费问题。为此，在推导空气与氢气、空气与100%RH的氢在相同工作条件下的流量变化关系式的基础上，针对110 kW燃料电池，试制引射器进行空气和氢气测试，并结合数值仿真分析。结果发现：车用燃料电池引射器引射流体中水蒸气质量分数达到40%~50%；在相同工作条件下，空气与氢气的体积和质量流量分别等于其气体常数比值的平方根和比值倒数的平方根，其中空气与氢气的体积和质量流量之比分别为3.786和0.264 1。工作、引射和混合流体质量流量的空气实测与仿真数据之间的平均相对误差分别为4.48%、4.54%和2.78%；空气实测数据经折算后与氢气测试数据相吻合，与湿氢的仿真数据平均偏差率分别为5.4%和6.11%；氢气测试数据经折算也与湿氢仿真数据相吻合。因此，空气测试数据经处理可以用于车用燃料电池引射器特性研究。
正弦纹波电流（SRC）充电对锂离子电池充电性能有一定改善，但已有的SRC充电研究均基于1C及以下的直流倍率，与直流充电相比没有取得显著的优化。为适应市场快速充电需求，本文首次探究了2C高倍率SRC快充对锂电池循环寿命的性能影响。通过对不同交流频率、振幅工况的循环寿命实验后的电池容量、内阻、温升和容量增量（IC）分析表明，尽管所提出的SRC快充会因为电流有效值变大导致温升高于直流，但电池寿命性能却显著优于直流；并在交流振幅为3C（AC/DC = 1.5）、交流频率高于特征频率（825 Hz）工况时寿命性能达到最优。其中，10 kHz频率工况在100个循环后，电池容量衰减和活性物质损失（LAM）分别比直流降低了70.37%、59.6%；200个循环后内阻增量仅为直流的1/3.51，容量仅衰减51.17%，比直流延长251%的使用寿命。
为了降低电芯膨胀对电池模组结构的危害，针对传统方形电池模组抑制膨胀效果的不足性，本文提出了一种方形电芯呈H形排布的新型电池模组优化结构。首先进行了方形电芯热膨胀实验，获得了电芯温度场和膨胀位移数据，结果表明电芯顶部发热最多，产生的膨胀变形相对于初始厚度增加了0.63 mm。然后基于实验数据依次建立了电芯热膨胀模型、传统方形电池模组和新型电池模组的热膨胀模型，并分析了不同充电倍率下的膨胀。最后通过仿真分析发现新型电池模组端板膨胀力最大降低了36.2%，模组膨胀变形最大减少了21%，端板与侧板应力最大分别减少了61.5%和37.4%。本文的研究能够提高电池模组的可靠性，为电池模组设计提供了新思路和参考依据。
针对车用燃料电池系统的“氧饥饿”和压力波动影响其动态性能与使用寿命的问题，本文提出了一种基于过氧比补偿的空气系统流量与压力协同控制策略。首先，建立120 kW级的车用燃料电池空气系统模型，通过台架实验确定其参数，并根据实验数据拟合出其传递函数模型。其次，基于扩张状态观测器间接获取电堆阴极压力，采用前馈+PI建立串级控制中外环过氧比控制模型，用以修正目标流量。最后，采用反向解耦与自抗扰控制器对空气流量和压力解耦内环控制，对模型不确定性和外部扰动构成的总扰动进行估计和补偿。仿真与实验研究表明，提出的基于过氧比补偿的串级控制策略能够快速跟踪过氧比、提升电堆功率和精确地控制压力，同时证实了该方案的协同性和鲁棒性。这有助于提升车用燃料电池系统的动态性能，延长其使用寿命。
热驱动弹热制冷是利用形状记忆合金被加热变形来驱动弹热材料相变从而产生制冷效应的新型固态制冷技术。本文设计了一种将弹热制冷装置与燃料电池相结合的组合系统，利用燃料电池产生的废热来驱动弹热制冷装置，以提高能量利用效率，并产生制冷效果。基于燃料电池和弹热制冷的工作原理，采用Simulink建立了全系统动态耦合仿真模型，研究了组合系统的动态工作特性，并分析了运行参数对系统性能的影响规律。结果表明：增加弹热制冷装置能提高整个系统的能量利用效率，电堆工作温度为80 ℃时该系统可产生1.76 kW的制冷功率，调整电堆工作压强至2.5 atm可最大化系统的综合输出功率和运行效率，电堆电流密度对组合系统的输出功率和运行效率呈现相反的影响趋势。
电动汽车锂离子动力电池健康状态（SOH）衰退过程受使用工况影响存在较多波动，导致模型预测精度下降，在锂电池剩余使用寿命（RUL）短期预测时，SOH波动情况不可忽略，为了准确预测SOH短期内波动情况，须从实车上传的锂电池运行数据中提取有效的健康因子。本文建立一种联合分布特征输入和序列分解融合的锂电池RUL预测方法，使用K-means聚类方法构建车辆锂电池运行过程的联合分布特征，并通过S-G滤波器对SOH衰退曲线进行序列分解，分别使用长短时记忆神经网络（LSTM）和多层感知机（MLP）对趋势部分和波动部分进行预测，融合得到最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明，融合模型可以在预测车辆锂电池RUL短期衰退趋势的同时预测SOH的波动情况，有较高的短期预测精度。
新能源汽车技术-动力电池&燃料电池2024年
