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Academic literature on the topic 'Fuel cell prognostics'

Author: Grafiati
Published: 10 December 2022
Last updated: 28 January 2023

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Journal articles on the topic "Fuel cell prognostics"

1

Zhang, Dacheng, Catherine Cadet, Nadia Yousfi-Steiner, and Christophe Bérenguer. "Proton exchange membrane fuel cell remaining useful life prognostics considering degradation recovery phenomena." Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability 232, no. 4 (May 27, 2018): 415–24. http://dx.doi.org/10.1177/1748006x18776825.

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Abstract:
This work explores the challenges of handling the recovery phenomena in the degradation behavior of the proton exchange membrane fuel cells, from the perspective of the prognostics. An adaptive prognostics and health management approach with additional knowledge, such as the electrochemical impedance spectroscopy, from the state of health characterization, is applied on two fuel cell stacks under both stationary and quasi-dynamic operating regimes. Some improvements in the prognostic performance are obtained in the view of the remaining useful life predictions by comparing with a classical particle filtering–based prognostic approach.
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2

Ma, Rui, Zhongliang Li, Elena Breaz, Chen Liu, Hao Bai, Pascal Briois, and Fei Gao. "Data-Fusion Prognostics of Proton Exchange Membrane Fuel Cell Degradation." IEEE Transactions on Industry Applications 55, no. 4 (July 2019): 4321–31. http://dx.doi.org/10.1109/tia.2019.2911846.

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3

Lechartier, Elodie, Elie Laffly, Marie-Cécile Péra, Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, and Noureddine Zerhouni. "Proton exchange membrane fuel cell behavioral model suitable for prognostics." International Journal of Hydrogen Energy 40, no. 26 (July 2015): 8384–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhydene.2015.04.099.

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4

Jouin, Marine, Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, Marie-Cécile Péra, and Noureddine Zerhouni. "Prognostics of PEM fuel cell in a particle filtering framework." International Journal of Hydrogen Energy 39, no. 1 (January 2014): 481–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhydene.2013.10.054.

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5

An, Dawn. "Prediction-Interval-Based Credibility Criteria of Prognostics Results for Practical Use." Processes 10, no. 3 (February 26, 2022): 473. http://dx.doi.org/10.3390/pr10030473.

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Abstract:
Prognostics is an AI-based technique for predicting the degrading/damaging behavior and remaining useful life (RUL) of a system, which facilitates a cost-effective and smart maintenance process. Many prognostics methods have been developed for various applications, such as bearings, aircraft engines, batteries, and fuel cell stacks. Once a new prognostics method is developed, it is evaluated using several metrics based on the true value of the RUL. However, these typical evaluation metrics are not applicable in real-world applications, as the true RUL cannot be known before the actual failure of a system. There are no ways to determine the reliability of prognostics results in practice. Therefore, this article presents the credibility criteria of prognostics results based on prediction intervals (PI), which are known values, unlike the true RUL. The PI-based credibility criteria for prognostics results are explained with two simple examples under different levels of noise to help with the decision making on prognostics results in the industrial field.
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Yue, Meiling, Zeina Al Masry, Samir Jemei, and Noureddine Zerhouni. "An online prognostics-based health management strategy for fuel cell hybrid electric vehicles." International Journal of Hydrogen Energy 46, no. 24 (April 2021): 13206–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.01.095.

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7

Yue, Meiling, Zhongliang Li, Robin Roche, Samir Jemei, and Noureddine Zerhouni. "Degradation identification and prognostics of proton exchange membrane fuel cell under dynamic load." Control Engineering Practice 118 (January 2022): 104959. http://dx.doi.org/10.1016/j.conengprac.2021.104959.

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8

Sutharssan, Thamo, Diogo Montalvao, Yong Kang Chen, Wen-Chung Wang, Claudia Pisac, and Hakim Elemara. "A review on prognostics and health monitoring of proton exchange membrane fuel cell." Renewable and Sustainable Energy Reviews 75 (August 2017): 440–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.009.

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9

Chen, K., S. Laghrouche, and A. Djerdir. "Proton Exchange Membrane Fuel Cell Prognostics Using Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine." Fuel Cells 20, no. 3 (April 21, 2020): 263–71. http://dx.doi.org/10.1002/fuce.201900085.

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10

Yue, Meiling, Samir Jemei, Noureddine Zerhouni, and Rafael Gouriveau. "Proton exchange membrane fuel cell system prognostics and decision-making: Current status and perspectives." Renewable Energy 179 (December 2021): 2277–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2021.08.045.

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Dissertations / Theses on the topic "Fuel cell prognostics"

1

Yue, Meiling. "Contribution of developing a prognostics-based energy management strategy for fuel cell hybrid system - application to a fuel cell/battery hybrid electric vehicle." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCD029.

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Abstract:
Le système de propulsion hybride à pile à combustible (PàC) gagne du terrain sur le marché automobile actuel et offre une solution durable au changement climatique mondial dans le secteur des transports. Cependant, la durabilité et la fiabilité des sources d’énergie utilisées dans le système hybride sont les obstacles inévitables à sa commercialisation massive. Pour optimiser et maximiser la durée de vie du système hybride, une approche de pronostic et gestion de la santé (PHM) est mise en œuvre pour gérer et atténuer le comportement de dégradation des sources d'énergie et appliquée à un véhicule électrique hybride à pile à combustible.Dans ce contexte, deux contributions principales sont apportées. La première consiste à déployer une méthode de pronostic pouvant être utilisée dans le système hybride. Le filtrage de particules, en tant que méthode d'estimation d'état communément utilisée, est adapté aux fins de pronostic dans cette thèse. Il est utilisé pour traiter les données de dégradation imprécises et incertaines et pour estimer la durée de vie utile restante. La méthode est validée par les ensembles de données historiques de PàC et de batterie et les résultats sont évalués par les métriques de pronostic conçues.Ensuite, une deuxième étape sur l’aspect gestion de la santé du PHM est proposée. Comme la répartition de la puissance demandée dans un système hybride est gérée par une stratégie de gestion de l'énergie (EMS), l’orientation de cette étape est de développer une EMS conscient de sa santé dans le contexte du PHM. Une grande quantité de recherches sur les pronostics avec des données expérimentales finies ont été trouvées dans la littérature, alors que la manière d'utiliser les résultats de pronostics pour réaliser des actions de contrôle correctives est rarement discutée. Afin de pallier cette lacune dans les applications de système hybride, un processus de prise de décision basé sur le pronostic est conçu. Les performances sont évaluées en quantifiant la dégradation et la durée de vie du système dans un environnement simulé et une discussion sur l'occurrence des pronostics est lancée pour des investigations ultérieures sur la maintenance
Fuel cell hybrid propulsion system is gaining momentum in today's automotive market and offers a sustainable solution for the world climate change in the transport sector. However, the durability and reliability of the power sources used in the hybrid system are the inevitable obstacles for its massive commercialization. To optimize and maximize the lifespan of the hybrid system, a prognostics and health management (PHM) approach is deployed to manage and mitigate the power source degradation behaviour and applied to a fuel cell hybrid electric vehicle.In this context, two main contributions are made. The first stage is to deploy a prognostics method that can be used in the hybrid system. Particle filtering, as a commonly used state estimation method, is adapted for prognostics purpose in this thesis. It is used to handle the imprecise and uncertain degradation data and estimate the remaining useful life. The method is validated by historical fuel cell and battery datasets and the results are evaluated by the designed prognostics metrics.Subsequently, a second stage on the health management aspect of PHM is proposed. As the split of demanded power in a hybrid system is managed by an energy management strategy (EMS), the orientation of this stage is to develop a health-conscious EMS in the context of PHM. A great quantity of researches on prognostics with finished experimental data have been found in the literature, while how to use the prognostics results to make corrective control actions is rarely discussed. To help against this vacancy in hybrid system applications, a prognostics-enabled decision-making process is designed. The performance is evaluated by quantifying the degradation and the lifetime of the system in a simulated environment and a discussion on prognostics occurrence is launched for further investigations on maintenance
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Chen, Kui. "Modeling and estimation of degradation for PEM fuel cells in real conditions of use for mobile applications." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCA022.

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Abstract:
La PEMFC sont une source d'énergie propre en raison de ses avantages comme une efficacité énergétique élevée, un faible bruit, une température de fonctionnement faible et zéro polluant. Cependant, la courte durée de vie causée par la dégradation a un grand impact sur l'intégration de la PEMFC dans les systèmes de transport. Le pronostic et la gestion de la santé sont un moyen important pour améliorer les performances et la durée de vie de la PEMFC. Cette thèse présente cinq méthodes de pronostic de dégradation pour la PEMFC. Elle examine l'influence des principales conditions de fonctionnement, incluant le courant de charge, la température, la pression d'hydrogène et l'humidité relative, sur la dégradation de la PEMFC. La dégradation globale et les phénomènes réversibles sont analysés en se basant sur les données numériques issues de trois expériences de PEMFC menées dans des conditions différentes d'usage (une flotte de véhicules à PEMFC et deux bancs de test de type laboratoire). Un premier modèle basé sur l'algorithme de filtre de Kalman UKF (Unscented Kalman Filter) et le modèle de dégradation de la tension est proposé pour prédire la dégradation de la PEMFC dans les véhicules électriques à pile à combustible. Puis, la méthode hybride basée sur l'analyse des ondelettes, la machine d'apprentissage extrême et l'algorithme génétique est proposée pour construire un deuxième modèle de dégradation de la PEMFC. Pour prévoir la dégradation du PEMFC avec des données de expérimentales limitées, la méthode améliorée basée sur sur la combinaison du modèle des réseaux de neurones gris, l'optimisation de l'essaim de particules et les méthodes de fenêtre mobile, est utilisée pour développer le troisième modèle. La quatrième contribution est un modèle de pronostic de vieillissement de la PEMFC fonctionnant dans différentes conditions, en utilisant le réseau neuronal de rétro-propagation et l'algorithme évolutif. Enfin, un pronostic de dégradation de la PEMFC basé sur le réseau neuronal en ondelettes et l'algorithme de recherche du coucou est proposé pour prédire la durée de vie restante de la PEMFC
Proton Exchange Membrane Fuel Cells (PEMFC) is a clean energy source because of the merits like high energy efficiency, low noise, low operating temperature, and zero pollutants. However, the short lifetime caused by degradation has a great impact on the integration of PEMFC in the transportation systems. Prognostics and health management is an important way to improve performance and remaining useful life for PEMFC. This thesis proposes five degradation prognosis methods for PEMFC. The thesis considers the influence of main operating conditions including the load current, temperature, hydrogen pressure, and relative humidity on the degradation of PEMFC. The global degradation trend and reversible phenomena are analyzed on the basis of data from three PEMFC experiments conducted under different conditions of use (a fleet of 10 PEMFC vehicles and two laboratory test benches). First, the model-driven method based on unscented Kalman Filter algorithm and voltage degradation model is presented to predict the degradation of PEMFC in fuel cell electric vehicles. Then, the hybrid method based on the wavelet analysis, extreme learning machine and genetic algorithm is proposed to build the degradation model of PEMFC. To forecast the degradation of PEMFC with limited experimental data, the improved data-driven method based on the combination of the grey neural network model, the particle swarm optimization and the moving window methods, is used for developing the third model. The fourth contribution is an aging prognosis model of PEMFC operating in different conditions, by using the Backpropagation neural network and evolutionary algorithm. Finally, a degradation prognosis of PEMFC based on wavelet neural network and cuckoo search algorithm is proposed to predict the remaining useful life of PEMFC
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Rukas, Christopher J. "Prognostic Health Assessment of an Automotive Proton Exchange Membrane Fuel Cell System." Thesis, Rochester Institute of Technology, 2015. http://pqdtopen.proquest.com/#viewpdf?dispub=1586450.

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Abstract:

Proton exchange membrane fuel cells are a promising technology for the automotive industry. However, it is necessary to develop effective diagnostic tools to improve system reliability and operational life to be competitive in the automotive market. Early detection and diagnosis of fuel cell faults may lead to increased system reliability and performance. An efficient on-line diagnosis system may prevent irreparable damage due to poor control and system fatigue. Current attempts to monitor fuel cell stack health are limited to specialized tests that require numerous parameters. An increased effort exists to minimize parameter input and maximize diagnostic robustness. Most methods use complex models or black-box methods to determine a singular fault mode. Limited research exists with pre-processing or statistical methods. This research examines the effectiveness of a Naïve Bayes classifier on determining multiple states of health; such as healthy, dry, degraded catalyst, and inert gas build-up. Independent component analysis and principal component analysis are investigated for preprocessing. An automotive style fuel cell model is developed to generate data for these purposes. Since automotive applications have limited computational power, a system that minimizes the number of inputs and computational complexity is preferred.

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Zhang, Dacheng. "Contribution to prognostics of proton exchange membrane fuel cells : approaches based on degradation information at multiple levels." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAT003/document.

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Abstract:
Dans le contexte de la transition énergétique, la pile à combustible devient l'une des sources d'énergie alternatives les plus prometteuses. Récemment, la recherche a mis l’accent sur les piles à combustible, et plus particulièrement sur celles à membrane échange de protons (Proton Exchange Membrane Fuel Cell ou Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell ou PEMFC) qui est l'une des meilleures candidates pour les applications stationnaires et transport. Même si cette technologie évolue constamment, elle n'est pas encore prête pour un déploiement industriel à grande échelle en raison de sa durabilité et de sa fiabilité limitées. Le "Prognostics and Health Management" (PHM) est une approche récente pour gérer et prolonger la durée de vie des systèmes. Les techniques de pronostic sont capables de fournir une estimation de l'état de santé (State of Health ou SOH) des piles à combustible et une prédiction de leur durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life ou RUL) afin d’aider les fabricants à améliorer les performances et à gérer leur durée de vie de ces systèmes.Ce travail a pour objectif de développer de nouvelles méthodes d’estimation de la durée de vie adaptée à la complexité des systèmes PEMFC. En effet, ces systèmes sont multi-échelle et multi-physique, et présentent divers défis sont à relever:1. La définition du SOH pour construire un indicateur de dégradation.2. La coexistence de phénomènes de dégradation à la fois réversibles et irréversibles.3. La prise en compte des différentes causes de détérioration et des effets des conditions opératoires.Dans la première partie, nous effectuons une analyse bibliographique de l’utilisation du PHM pour les PEMFCs, dans le but de proposer une définition de SOH et de construire un indicateur de dégradation. Etant donné que les mesures PEMFC sont peu nombreuses, nous avons également exploré l'état de l'art sur les batteries au lithium, qui sont d'autres cellules électrochimiques.Dans la deuxième partie, nous développons un algorithme de pronostic basé sur le filtrage particulaire utilisant la mesure de puissance de la PEMFC. Les premiers résultats montrent que l'algorithme de pronostic est perturbé par la dégradation réversible existante. L’ambiguïté peut être levée en estimant la dégradation irréversible grâce à des tests de caractérisation, tels la spectroscopie d'impédance électrochimique (Electrochemical Impedance Spectroscopy ou EIS), appliquée de temps en temps. Nous proposons donc un algorithme de pronostic étendu et adapté, prenant en compte deux indicateurs : la dégradation de la puissance et le SOH estimé à partir de la caractérisation EIS. La performance de l'algorithme proposé est évaluée par différentes indicateurs de performance, et les résultats montrent l'intérêt de cette approche.Dans la troisième partie, les problèmes sont abordés d'un point de vue plus théorique. En effet, l’évolution de la dégradation d'un système est souvent corrélée à des covariables internes et externes qui sont généralement difficiles d'accès en raison des coûts de mesure élevés. Par conséquent, nous avons d'abord développé une approche comprenant des inspections en ligne de la covariable de dégradation à un autre niveau, puis nous avons proposé une approche d’estimation de la RUL basée sur un ensemble de modèles en utilisant différentes sources à différents niveaux. Les RULs prédites par les deux modèles sont agrégées dynamiquement sur la base des performances évaluées sur les données historiques. Par conséquent, la précision de la prédiction est améliorée car les inconvénients des deux modèles ont été surmontés en tirant parti de leurs avantages. Dans la dernière partie, le problème est étendu au pronostic multi-niveaux qui ouvre de nouveaux aspects pour la recherche future sur le pronostic et la gestion de la PEMFC
In the context of the energy transition, fuel cell becomes one of the promising alternative energy sources. Recently the spotlight is on fuel cell systems research, and more particularly on Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFCs) which is one of the best candidates for both stationary and transportation applications. Even if this technology is close to being competitive, it is not yet ready to be considered for a large scale industrial deployment because of its limited durability and reliability. Prognostics and Health Management (PHM) is a recent approach to manage and possibly extend life duration of technological systems. Prognostic techniques can provide an estimation of fuel cell State Of Health (SOH) and a prediction for their Remaining Useful Life (RUL) to help the manufacturers improving fuel cell performance and managing its lifespan.The objective of this work is to develop prognostic methodologies for the RUL prognosis adapted to the complexity of PEMFCs. Indeed, the PEMFC is a multi-scale and multi-physics system, and various challenges are faced:1. The definition of SOH to build a degradation indicator.2. The coexistence of both reversible and irreversible degradation phenomena.3. Taking into account different deterioration causes and effects of operating conditions.In the first part of our work, we conduct a state of the art analysis on PHM for PEMFCs, with the aim of proposing a SOH definition and building a degradation indicator for PEMFC prognosis purposes. And since PEMFC measurements are scarce, the state of the art on Lithium batteries, other electrochemical cells, is also explored.In the second part, we develop a particle filtering based prognostic algorithm for PEMFC, based on output power measurements. The first results show that the prognosis algorithm is disturbed by the existing reversible degradation. However, the irreversible degradation can be estimated thanks to characterization tests, such as Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS), which is applied from time to time. We propose thus an adapted & extended prognostic algorithm to take into account both health indicators: the output power degradation and the SOH degradation estimated from EIS characterization. The performance of the proposed algorithm is evaluated by different prognostic performance metrics, and the results show the interest of this approach.In the third part, the problem is addressed from a more theoretical point of view. Indeed, a system's degradation behavior is often correlated with internal and external covariates which are usually difficult to access owing to expensive measurement cost. Therefore, we first developed a prognostic approach with online inspections on the degradation covariate at a different level, and then we propose an approach for RUL prognosis based on an ensemble of models using different sources at different levels. The RUL predictions of both models are dynamically aggregated on the basis of prognostic performance evaluated on a set of historical data. Consequently, the prediction accuracy is improved by overcoming both models' drawbacks and leveraging their strengths. In the last part, we extend the problem to multi-level prognostics and explore new possibilities, which open new aspects for future research on PEMFC lifetime prognosis and management
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Silva, Sanchez Rosa Elvira. "Contribution au pronostic de durée de vie des systèmes piles à combustible PEMFC." Thesis, Besançon, 2015. http://www.theses.fr/2015BESA2005/document.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse visent à apporter des éléments de solutions au problème de la durée de vie des systèmes pile à combustible (FCS – Fuel Cell System) de type à « membrane échangeuse de protons » (PEM – Proton Exchange Membrane) et se décline sur deux champs disciplinaires complémentaires :Une première approche vise à augmenter la durée de vie de celle-ci par la conception et la mise en œuvre d'une architecture de pronostic et de gestion de l'état de santé (PHM – Prognostics & Health Management). Les PEM-FCS, de par leur technologie, sont par essence des systèmes multi-physiques (électriques, fluidiques, électrochimiques, thermiques, mécaniques, etc.) et multi-échelles (de temps et d'espace) dont les comportements sont difficilement appréhendables. La nature non linéaire des phénomènes, le caractère réversible ou non des dégradations, et les interactions entre composants rendent effectivement difficile une étape de modélisation des défaillances. De plus, le manque d'homogénéité (actuel) dans le processus de fabrication rend difficile la caractérisation statistique de leur comportement. Le déploiement d'une solution PHM permettrait en effet d'anticiper et d'éviter les défaillances, d'évaluer l'état de santé, d'estimer le temps de vie résiduel du système, et finalement, d'envisager des actions de maîtrise (contrôle et/ou maintenance) pour assurer la continuité de fonctionnement. Une deuxième approche propose d'avoir recours à une hybridation passive de la PEMFC avec des super-condensateurs (UC – Ultra Capacitor) de façon à faire fonctionner la pile au plus proche de ses conditions opératoires optimales et ainsi, à minimiser l'impact du vieillissement. Les UCs apparaissent comme une source complémentaire à la PEMFC en raison de leur forte densité de puissance, de leur capacité de charge/décharge rapide, de leur réversibilité et de leur grande durée de vie. Si l'on prend l'exemple des véhicules à pile à combustible, l'association entre une PEMFC et des UCs peut être réalisée en utilisant un système hybride de type actif ou passif. Le comportement global du système dépend à la fois du choix de l'architecture et du positionnement de ces éléments en lien avec la charge électrique. Aujourd'hui, les recherches dans ce domaine se focalisent essentiellement sur la gestion d'énergie entre les sources et stockeurs embarqués ; et sur la définition et l'optimisation d'une interface électronique de puissance destinée à conditionner le flux d'énergie entre eux. Cependant, la présence de convertisseurs statiques augmente les sources de défaillances et pannes (défaillance des interrupteurs du convertisseur statique lui-même, impact des oscillations de courant haute fréquence sur le vieillissement de la pile), et augmente également les pertes énergétiques du système complet (même si le rendement du convertisseur statique est élevé, il dégrade néanmoins le bilan global)
This thesis work aims to provide solutions for the limited lifetime of Proton Exchange Membrane Fuel Cell Systems (PEM-FCS) based on two complementary disciplines:A first approach consists in increasing the lifetime of the PEM-FCS by designing and implementing a Prognostics & Health Management (PHM) architecture. The PEM-FCS are essentially multi-physical systems (electrical, fluid, electrochemical, thermal, mechanical, etc.) and multi-scale (time and space), thus its behaviors are hardly understandable. The nonlinear nature of phenomena, the reversibility or not of degradations and the interactions between components makes it quite difficult to have a failure modeling stage. Moreover, the lack of homogeneity (actual) in the manufacturing process makes it difficult for statistical characterization of their behavior. The deployment of a PHM solution would indeed anticipate and avoid failures, assess the state of health, estimate the Remaining Useful Lifetime (RUL) of the system and finally consider control actions (control and/or maintenance) to ensure operation continuity.A second approach proposes to use a passive hybridization of the PEMFC with Ultra Capacitors (UC) to operate the fuel cell closer to its optimum operating conditions and thereby minimize the impact of aging. The UC appear as an additional source to the PEMFC due to their high power density, their capacity to charge/discharge rapidly, their reversibility and their long life. If we take the example of fuel cell hybrid electrical vehicles, the association between a PEMFC and UC can be performed using a hybrid of active or passive type system. The overall behavior of the system depends on both, the choice of the architecture and the positioning of these elements in connection with the electric charge. Today, research in this area focuses mainly on energy management between the sources and embedded storage and the definition and optimization of a power electronic interface designated to adjust the flow of energy between them. However, the presence of power converters increases the source of faults and failures (failure of the switches of the power converter and the impact of high frequency current oscillations on the aging of the PEMFC), and also increases the energy losses of the entire system (even if the performance of the power converter is high, it nevertheless degrades the overall system)
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Jha, Mayank Shekhar. "Diagnostic et Pronostic de Systèmes Dynamiques Incertains dans un contexte Bond Graph." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2015. http://www.theses.fr/2015ECLI0027/document.

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Abstract:
Cette thèse développe des approches pour le diagnostic et le pronostic de systèmes dynamiques incertains en utilisant la technique de modélisation Bond Graph (BG). Tout d'abord, une représentation par intervalles des incertitudes paramétriques et de mesures est intégrée à un modèle BG-LFT (Linear Fractional Transformation). Une méthode de détection robuste de défaut est développée en utilisant les règles de l'arithmétique d'intervalle pour la génération de seuils robustes et adaptatifs sur les résidus nominaux. La méthode est validée en temps réel sur un système de générateur de vapeur.Deuxièmement, une nouvelle méthodologie de pronostic hybride est développée en utilisant les Relations de Redondance Analytique déduites d'un modèle BG et les Filtres Particulaires. Une estimation de l'état courant du paramètre candidat pour le pronostic est obtenue en termes probabilistes. La prédiction de la durée de vie résiduelle est atteinte en termes probabilistes. Les incertitudes associées aux mesures bruitées, les conditions environnementales, etc. sont gérées efficacement. La méthode est validée en temps réel sur un système mécatronique incertain.Enfin, la méthodologie de pronostic développée est mise en œuvre et validée pour le suivi efficace de la santé d'un sous-système électrochimique d’une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) industrielle à l’aide de données de dégradation réelles
This thesis develops the approaches for diagnostics and prognostics of uncertain dynamic systems in Bond Graph (BG) modeling framework. Firstly, properties of Interval Arithmetic (IA) and BG in Linear Fractional Transformation, are integrated for representation of parametric and measurement uncertainties on an uncertain BG model. Robust fault detection methodology is developed by utilizing the rules of IA for the generation of adaptive interval valued thresholds over the nominal residuals. The method is validated in real time on an uncertain and highly complex steam generator system.Secondly, a novel hybrid prognostic methodology is developed using BG derived Analytical Redundancy Relationships and Particle Filtering algorithms. Estimations of the current state of health of a system parameter and the associated hidden parameters are achieved in probabilistic terms. Prediction of the Remaining Useful Life (RUL) of the system parameter is also achieved in probabilistic terms. The associated uncertainties arising out of noisy measurements, environmental conditions etc. are effectively managed to produce a reliable prediction of RUL with suitable confidence bounds. The method is validated in real time on an uncertain mechatronic system.Thirdly, the prognostic methodology is validated and implemented on the electrical electro-chemical subsystem of an industrial Proton Exchange Membrane Fuel Cell. A BG of the latter is utilized which is suited for diagnostics and prognostics. The hybrid prognostic methodology is validated, involving real degradation data sets
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Adiutantov, Nikolai. "Développement d'une instrumentation et méthodologie par l'étude des bruits électrochimiques pour le diagnostic des stacks de pile à combustible de type PEMFC." Thesis, Poitiers, 2017. http://www.theses.fr/2017POIT2313/document.

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Abstract:
Le développement de la technologie « piles à combustible » nécessite l'utilisation d'outils de diagnostic adéquats notamment pour le monitoring de l'état de santé des systèmes industriels (stacks) dans les conditions réelles de fonctionnement. L'utilisation des moyens traditionnels de diagnostic nécessite l'arrêt ou la perturbation du fonctionnement du système. Le travail de cette thèse vise le développement d'une approche innovante non intrusive pour le diagnostic des stacks PEM (Proton Exchange Membrane), basée sur la mesure des petites fluctuations électriques (bruits électrochimiques). Pour mesurer les bruits, un système d'acquisition des faibles signaux à haute fréquence a été utilisé sans filtrage analogique préalable. Ces mesures ont été dans le cadre du projet ANR « Propice » pour quatre campagnes de mesures avec la collaboration du FCLAB et du CEA LITEN. Les mesures des bruits électrochimiques, sur plusieurs semaines, ont permis de construire une base de données extrêmement riche. Pour traiter ces données, différents approches statistiques dans le domaine temporel, fréquentiel et tempo-fréquentiel ont été utilisés pour la génération de descripteurs fiables et robustes. Il a été démontré que la mesure des bruits permet d'obtenir une riche signature des stacks PEM dans un vaste domaine fréquentiel. Cette signature reflète les différents phénomènes physico-chimiques et est très sensible aux paramètres de fonctionnement du système. L'évolution de cette signature au court de temps peut être utilisée pour le diagnostic in-situ de d'état de santé des stacks commerciaux dans les conditions réelles de fonctionnement et pour le développement des moyens de pronostic
Fuel cell technology development requires adequate diagnostic tools, in particular for monitoring the state of health of industrial systems (stacks) under operating conditions. Traditional diagnostic tools require to stop or disrupt the system operating. This thesis aims at the development of an innovative and non-intrusive approach for the diagnostic of PEM (Proton Exchange Membrane) fuel cell stacks. The methodology is based on the measurement of small electrical fluctuations (electrochemical noise). To measure this noise, a high frequency signal acquisition system was used without prior analog filter. These measurements were obtained within the ANR project « Propice » using four measurement campaigns with the collaboration of FCLAB and CEA LITEN. Electrochemical noise Measurements, over several weeks, made it possible to build a rich database. To process these data, different statistical approaches in time, frequency and tempo-frequency domains have been used for the generation of reliable and robust descriptors. It has been shown that the measurement of noise makes it possible to obtain a rich signature of the PEM stacks in a wide frequency range. This signature reflects the various physico-chemical phenomena and it is very sensitive to the operating parameters of the system. The evolution of this signature in short time analysis can be used for an in-situ diagnostic of the state of health of commercial stacks under real operating conditions and for the development of prognostic strategies
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Mezzi, Rania. "Contrôle tolérant au vieillissement dans des systèmes pile à combustible PEMFC." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2019. http://www.theses.fr/2019UBFCD031.

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Abstract:
Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la réalisation d’un contrôle tolérant au vieillissement pour un système pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC). Afin d’atteindre cet objectif, des outils de supervision, comprenant le suivi de variables critiques, l’évaluation de l’état de santé présent et la prédiction de l’état futur sont étudiés et réalisés. L’information collectée est utilisée pour adapter la stratégie de contrôle du système. La priorité du système de supervision développé est d’assurer l’approvisionnement énergétique requis par l’utilisateur, tout en assurant une dégradation minimale de la pile à combustible. Le travail effectué consiste à déterminer les valeurs optimales de la température, des coefficients de stœchiométries de la cathode et de l’anode et du courant de pile pour fournir la puissance requise par la charge, tout en prolongeant la durée de vie de la PEMFC. La stratégie proposée permet d'éviter les dégradations réversibles et de ralentir le taux de vieillissement des composants, tout en maintenant la valeur de la tension dans une plage de fonctionnement optimale et peu dégradante. Cette plage de variation de la tension a été déterminée grâce à l’étude des mécanismes de dégradation de la PEMFC
The objective of this work is to realize an aging-tolerant control for a proton exchange membrane fuel cell system (PEMFC). In order to achieve this goal, supervision tools, including the monitoring of critical variables, the state of health evaluation and the prediction of the future state are studied and realized. The information collected are used to adapt the system control strategy. The priority of the monitoring system developed is to ensure the energy supply required by the user, while ensuring minimal degradation of the fuel cell. The work consists on determining optimal temperature values, cathode and anode stoichiometry coefficients, and fuel cell current to provide the power required by the load, while extending the lifetime of the PEMFC. The proposed strategy avoids reversible damage and slows the aging rate of the components, while maintaining the value of the voltage in an optimal and low degrading operating range. This voltage variation range was determined by studying the degradation mechanisms of PEMFC
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Books on the topic "Fuel cell prognostics"

1

Jemeï, Samir. Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.

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2

Jemei, Samir. Hybridization, Diagnostic and Prognostic of PEM Fuel Cells: Durability and Reliability. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2018.

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3

Jemei, Samir. Hybridization, Diagnostic and Prognostic of PEM Fuel Cells: Durability and Reliability. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2018.

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4

Jemei, Samir. Hybridization, Diagnostic and Prognostic of PEM Fuel Cells: Durability and Reliability. Wiley-ISTE, 2018.

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5

Jemei, Samir. Hybridization, Diagnostic and Prognostic of PEM Fuel Cells: Durability and Reliability. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2018.

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Book chapters on the topic "Fuel cell prognostics"

1

Zhou, Daming, Zhuang Tian, and Jinping Liang. "A Robust Prognostic Indicator for Renewable Energy Fuel Cells: A Hybrid Data-Driven Prediction Approach." In International Series in Operations Research & Management Science, 167–97. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16620-4_10.

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"Diagnostics and Prognostics of Fuel Cell Generators." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 115–85. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.ch4.

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3

Mao, Lei, Kai He, Lisa Jackson, and Qiang Wu. "Application of artificial neural networks in polymer electrolyte membrane fuel cell system prognostics." In Nature-Inspired Computing Paradigms in Systems, 93–109. Elsevier, 2021. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-823749-6.00005-2.

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4

"Fuel Cells: the Path Towards Hydrogen Revolution." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 1–30. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.ch1.

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5

"From FC to System." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 31–61. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.ch2.

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6

"Hybridization of Generators." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 63–113. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.ch3.

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7

"Front Matter." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, i—xv. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.fmatter.

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8

"Index." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 215–16. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.index.

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9

"Summary and Conclusion." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, 187–92. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.oth1.

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10

"Other titles from iSTE in Energy." In Hybridization, Diagnostic and Prognostic of Proton Exchange Membrane Fuel Cells, G1—G3. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2018. http://dx.doi.org/10.1002/9781119563426.oth2.

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Conference papers on the topic "Fuel cell prognostics"

1

Kimotho, James Kuria, Tobias Meyer, and Walter Sextro. "PEM fuel cell prognostics using particle filter with model parameter adaptation." In 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icphm.2014.7036406.

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2

Yue, Meiling, Zhongliang Li, Robin Roche, Samir Jemei, and Noureddine Zerhouni. "A Feature-Based Prognostics Strategy for PEM Fuel Cell Operated under Dynamic Conditions." In 2020 Prognostics and Health Management Conference (PHM-Besançon). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/phm-besancon49106.2020.00026.

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3

Pan, Weitao, Yousif Yahia Ahmed Abuker, and Lei Mao. "Investigation of Feature Effectiveness in Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Fault Diagnosis." In 2019 Prognostics and System Health Management Conference (PHM-Qingdao). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/phm-qingdao46334.2019.8942975.

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4

Debenjak, Andrej, Vladimir Jovan, Janko Petrovcic, Matej Gasperin, and Bostjan Pregelj. "An assessment of water conditions in a PEM fuel cell stack using Electrochemical Impedance Spectroscopy." In 2012 Prognostics and System Health Management Conference (PHM). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/phm.2012.6228846.

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5

Yue, Meiling, Samir Jemei, and Noureddine Zerhouni. "Prognostics-based Energy Management in Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle Considering RUL Uncertainty." In 2020 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/vppc49601.2020.9330958.

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Chretien, Stephane, Nathalie Herr, Jean-Marc Nicod, and Christophe Varnier. "A post-prognostics decision approach to optimize the commitment of fuel cell systems in stationary applications." In 2015 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/icphm.2015.7245032.

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7

Ma, Rui, Elena Breaz, Chen Liu, Hao Bai, Pascal Briois, and Fei Gao. "Data-driven Prognostics for PEM Fuel Cell Degradation by Long Short-term Memory Network." In 2018 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/itec.2018.8449962.

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Taejin Kim, Hyunjae Kim, Jongmoon Ha, Keunsu Kim, Jungtaek Youn, Joonha Jung, and Byeng D. Youn. "A degenerated equivalent circuit model and hybrid prediction for state-of-health (SOH) of PEM fuel cell." In 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icphm.2014.7036407.

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9

Javed, Kamran, Rafael Gouriveau, Noureddine Zerhouni, and Daniel Hissel. "PEM fuel cell prognostics under variable load: A data-driven ensemble with new incremental learning." In 2016 International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/codit.2016.7593569.

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10

Jouin, Marine, Rafael Gouriveau, Daniel Hissel, Marie-Cecile Pera, and Noureddine Zerhouni. "Prognostics of Proton Exchange Membrane Fuel Cell stack in a particle filtering framework including characterization disturbances and voltage recovery." In 2014 IEEE Conference on Prognostics and Health Management (PHM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icphm.2014.7036363.

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