Prognostics of PEM fuel cells under a combined heat and power profile

International audiencePrognostics have started to be applied to Proton Exchange Membrane Fuel Cells (PEMFC). Indeed, it seems an interesting solution to help taking actions that will extend their lifetime. PEMFC are promising solution for combined heat and power generation (µCHP).As power suppliers, they cannot afford running to failure. This work presents a prognostics application on a PEMFC following a µCHP profile. A critical issue with such a mission profile is to be able to model the variation of the power demand. So a key point of this work is the presentation of a model introducing the time dependency of the mission profile as well as the degradations of different inner components of the PEMFC. This model starts from a classical polarization expression transformed based on a detailed understanding of the degradation phenomena and the introduction of time-varying parameters. This model is able to follow accurately the behavior of the PEMFC during its functioning. It is then used to perform prognostics and predict the future behavior of the stack with a particle filter-based framework.The results are very encouraging as the behavior predictions are accurate, with a low uncertainty and an horizon as great as thirty days

Caractérisation de l'isolation des tôles magnétiques; évaluation des pertes et échauffements associés

The sheets constituting the magnetic circuits of electrical machines are isolated from each other by means of a coating which limits the induced currents. There are many methods of evaluating insulation resistance, but none is entirely satisfactory.We studied more particularly two including the standardized device "Franklin". Their main defect is the local non-repeatability of the measurements that can be attributed to the contact between the electrodes and the coating. The dispersion of the resistance measurements on the same sample is important, so a simple average value is an insufficient criterion to correctly describe the insulation.Statistical processing is therefore necessary.Les tôles constituant les circuits magnétiques des machines électriques sont isolées les unes des autres à l'aide d'un revêtement qui limite les courants induits. Les méthodes d'évaluation de la résistance d'isolement sont nombreuses mais aucune ne donne entière satisfaction. Nous en avons étudié plus particulièrement deux dont le dispositif normalisé "Franklin". Leur principal défaut est l'irrépétabilité locale des mesures que l'on peut attribuer au contact entre les électrodes et le revêtement. La dispersion des mesures de résistance sur un même échantillon est importante, aussi une simple valeur moyenne est un critère insuffisant pour décrire correctement l'isolation.Un traitement statistique est donc nécessaire

An investigation of the substrate topography on the morphology of YSZ coatings sputter deposited on large area substrates

International audienc

De la pile à combustible à son intégration système

National audienc

Elaboration d'un électrolyte de pile à combustible haute température, dépôt par pulvérisation cathodique magnétron permettant de réduire la résistance ionique

National audienc

Polymer electrolyte membrane fuel cell modelling and parameter estimation for ageing consideration

International audienc

Inversion based control of a diesel fed low temperature fuel cell system

International audienc

Ex-situ and in-situ diagnostic algorithms and methods for solid oxide fuel cell systems

Le projet Européen GENIUS ambitionne de développer les méthodologies génériques pour le diagnostic de systèmes piles à combustible à haute température de type oxyde solide (SOFC). Le travail de cette thèse s intègre dans ce projet ; il a pour objectif la mise en oeuvre d un outil de diagnostic en utilisant le stack comme capteur spécial pour détecter et identifierles défaillances dans les sous-systèmes du stack SOFC.Trois algorithmes de diagnostic ont été développés, se basant respectivement sur la méthode de classification k-means, la technique de décomposition du signal en ondelettes ainsi que la modélisation par réseau Bayésien. Le premier algorithme sert au diagnostic ex-situ et est appliqué pour traiter les donnés issues des essais de polarisation. Il permet de déterminer les variables de réponse significatives qui indiquent l état de santé du stack. L indice Silhouette a été calculé comme mesure de qualité de classification afin de trouver le nombre optimal de classes dans la base de données.La détection de défaut en temps réel peut se réaliser par le deuxième algorithme. Puisque le stack est employé en tant que capteur, son état de santé doit être vérifié préalablement. La transformée des ondelettes a été utilisée pour décomposer les signaux de tension de la pile SOFC dans le but de chercher les variables caractéristiques permettant d indiquer l état desanté de la pile et également assez discriminatives pour différentier les conditions d opération normales et anormales.Afin d identifier le défaut du système lorsqu une condition d opération anormale s est détectée, les paramètres opérationnelles réelles du stack doivent être estimés. Un réseau Bayésien a donc été développé pour accomplir ce travail.Enfin, tous les algorithmes ont été validés avec les bases de données expérimentales provenant de systèmes SOFC variés, afin de tester leur généricité.The EU-project GENIUS is targeted at the investigation of generic diagnosis methodologies for different Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) systems. The Ph.D study presented in this thesis was integrated into this project; it aims to develop a diagnostic tool for SOFC system fault detection and identification based on validated diagnostic algorithms, through applying theSOFC stack as a sensor.In this context, three algorithms, based on the k-means clustering technique, the wavelet transform and the Bayesian method, respectively, have been developed. The first algorithm serves for ex-situ diagnosis. It works on the classification of the polarization measurements of the stack, aiming to figure out the significant response variables that are able to indicate the state of health of the stack. The parameter Silhouette has been used to evaluate the classification solutions in order to determine the optimal number of classes/patterns to retain from the studied database.The second algorithm allows the on-line fault detection. The wavelet transform has been used to decompose the SOFC s voltage signals for the purpose of finding out the effective feature variables that are discriminative for distinguishing the normal and abnormal operating conditions of the system. Considering the SOFC as a sensor, its reliability must be verifiedbeforehand. Thus, the feature variables are also required to be indicative to the state of health of the stack.When the stack is found being operated improperly, the actual operating parameters should be estimated so as to identify the system fault. To achieve this goal, a Bayesian network has been proposed serving as a meta-model of the stack to accomplish the estimation. At the end, the databases originated from different SOFC systems have been used to validate these three algorithms and assess their generalizability.BESANCON-Bib. Electronique (250560099) / SudocSudocFranceF

Modeling and control of fuel cell systems by energetic macroscopic representation

International audienc

Fuel cell system modeling and control with energetic macroscopic representation

International audienc