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고분자전해질연료전지를 위한 고장 검출 및 진단 기술
Fault Detection and Diagnosis Methods for Polymer Electrolyte Fuel Cell System 원문보기

한국수소 및 신에너지학회 논문집 = Transactions of the Korean Hydrogen and New Energy Society, v.28 no.3, 2017년, pp.252 - 272  

이원용 (한국에너지기술연구원 연료전지연구실) ,  박구곤 (한국에너지기술연구원 연료전지연구실) ,  손영준 (한국에너지기술연구원 연료전지연구실) ,  김승곤 (과학기술연합대학원대학교 신에너지 및 시스템 기술) ,  김민진 (한국에너지기술연구원 연료전지연구실)

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Fuel cell systems have to satisfy acceptable operating reliability, sufficient lifetime and price to enter the market in competition with existing products. Fuel cells are made up of complex element technologies and various problems related to the failure of the components can affect the reliability...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
FC 시스템이란 무엇인가? 수소를 효과적으로 전기로 변환하기 위한 장치가 연료전지(FC) 시스템이다. FC 시스템은 연료의 화학 에너지를 전기 에너지로 전환시키는 전기화학장치로 높은 전환 효율과 친환경성을 특징으로 한다. 미래를 위한 유망한 대안이 될 수 있다.
사용된 전해질에 따라 연료전지의 종류는 어떻게 구분되는가? 미래를 위한 유망한 대안이 될 수 있다. 사용된 전해질에 따라 고분자전해질연료전지(PEFC), 알칼리연료전지(AFC), 인산형연료전지(PAFC), 용용탄산염연료전지(MCFC), 고체산화물연료전지(SOFC)로 구분될 수 있다. 본 논문의 대상인 PEFC는 낮은 작동 온도로 인한 짧은 시동시간과 및 높은 전력 밀도로 인해 현재 수백 와트급 가정용 발전시스템으로부터 100 kW급 전기자동차 전원까지 분산전원과 수송 분야에 적합하게 적용될 수 있다2,3).
연료전지 스택 및 운전장치 고장 검출과 처리 기술이 필요한 이유는 무엇인가? 연료전지를 정상적으로 운전하기 위해서는 스택은 물론 BOP를 구성하는 위한 밸브, 유체기기, 센서 등 다양한 부품들이 장단기적으로 이상이 없는 안정된 상태로 유지 관리되어야 한다. 연료전지 스택은 동일한 매니폴드에서 연료와 냉각유체가 공급되고 배출되도록 단위전지가 적층되어 있어서 하나의 단위전지 문제가 전체로 파급될 수 있는 구조이다. 또한 연료공급과 냉각을 위한 BOP와 전력변환기 등이 스택에 직렬로 연계되어 있어서 BOP의 문제가 스택에 직접 영향을 미치게 된다. 따라서 연료전지 본체의 신뢰성과 내구성을 유지하기 위해서는 단위전지 구성요소를 포함한 스택 내부의 결함은 물론 운전장치의 문제가 스택 전체의 손상에 미치는 영향을 미연에 방지할 수 있는 고장 검출과 처리 기술이 필요하다.
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참고문헌 (61)

  1. Paris Agreement - Status of Ratification, http://unfccc.int/paris_agreement/items/9444.php. 

  2. J. Lamrminie and A. Dicks, "Fuel Cell System Explained", John Wiley, USA, 2003. 

  3. F. Barbir, "PEM fuel cells: theory and practice. Academic Press Series series editor", Elsevier Academic Press, Netherlands, 2005. 

  4. DOE, "The Department of Energy Fuel Cell Technology Office, Multi-Year Research, Development, and Demonstration Plan", 2016. 

  5. NEDO, "Road map of hydrogen and fuel cell 2010", http://www.nedo.go.jp/library/battery_hydrogen.html. 

  6. W. Y. Lee, "Computer-aided practical application of faults detection and diagnosis techniques in energy systems", Korea Institute of Energy Research Report, 1999, KIER-996816. 

  7. R. Isermann, "Process fault detection based on modeling and estimation methods-A survey", Automatica, Vol. 20, No. 4, 1984, pp. 387-404. 

  8. P. M. Frank, "Fault Diagnosis in Dynamic System Using Analytical and Knowledge-based Redundancy - A Survey and Some New Results", Automatica, Vol. 20, No. 3, 1990, pp. 459-474. 

  9. Q. Yang, A. Aitouche, and B.O. Bouamama, "Structural analysis for air supply system of fuel cell", Int. Renew Energy Congr., 2009, pp. 5-7. 

  10. A. Benmouna, M. Becherif, D. Depernet, F. Gustin, H. S. Ramadan, and S. Fukuhara, "Fault diagnosis methods for Proton Exchange Membrane Fuel Cell system", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 42, 2017, pp. 1534-1543. 

  11. Q. Yang, A. Aitouche, and B. O. BouamamaO, "Structural Analysis for Fault Detection and Isolation in Fuel Cell Stack System, Sustainability in Energy and Buildings", Sustainability in Energy and Buildings, 2009, pp. 239-254. 

  12. L. Placca and Kouta R, "Fault tree analysis for PEM fuel cell degradation process modelling", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 36, No. 12, 2011, pp. 393-405. 

  13. M. Whiteley, S. Dummet, and L. Jackson, "Failure Mode and Effect Analysis, and Fault Tree Analysis of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 41, 2016, pp. 1187-1202. 

  14. H. Li, Y. Tang, Z. Wang, Z. Shi, Z. Wu, D. Song, J. Zhang, K. Fatih, J. Zhang, H. Wang, Z. Liu, and R. Abouatallah, "A review of water flooding issues in the proton exchange membrane fuel cell", J. Power Sources, Vol. 178, No. 1, 2008, pp. 103-117. 

  15. K. Brik, F. Ben Ammar, A. Djerdir, and A. Miraoui, "Causal and fault trees analysis of proton exchange membrane fuel cell degradation", J. Fuel Cell Sci. Technol., Vol. 12, 2015, pp. 051002. 

  16. S. Collong and R. Kouta, "Fault tree analysis of proton exchange membrane fuel cell system safety", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 41, 2015, pp. 8248-8260. 

  17. R. Isermann, "Model-based fault-detection and diagnosis - status and applications", Annu. Rev. Control, Vol. 29, 2005, pp. 71-85. 

  18. R. Isermann, "Supervision, fault-detection and fault-diagnosis methods - An introduction", Control Eng. Pract., Vol. 5, No. 3, 1997, pp. 639-652. 

  19. V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, S. N. Kavuri, and K. Yin, "A review of process fault detection and diagnosis part I: quantitative model based methods", Comput Chem. Eng, Vol. 27, 2003, pp. 293-311. 

  20. R. Petrone, Z. Zheng, D. Hissel, M. C. Pera, C. Pianese, M. Sorrentino, M. Becherif, and N. Yousfi-Steiner, "A review on model-based diagnosis methodologies for PEMFCs", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 38, 2013, pp. 7077-7091. 

  21. S. C. Marco and M. D. Mueller, "A Fault Diagnosis Toolbox Applying Classification and Inference Methods", IFAC Proceedings, Vol. 42, No. 8, 2009, pp. 486-491. 

  22. C. Nan, F. Khan, and M. T. Iqbal, "Real-time fault diagnosis using knowledge-based expert system", Process Saf. Environ. Prot., Vol. 86, 2008, pp. 55-71. 

  23. Z. Li, R. Outbib, D. Hissel, and S. Giurgea, "Data-Driven diagnosis of PEM fuel cell: A comparative study", Control Eng. Pract., Vol. 28, 2014, pp. 1-12. 

  24. J. M. House, W. Y. Lee, and D. R. Shin, "Classification techniques for Fault Detection and Diagnosis of an Ai-Handling Unit", ASHRAE Trans. CH-99-18-5, 1999, pp. 1087-1097. 

  25. Z. Li, R. Outbib, S. Giurgea, D. Hissel, S. Jemei, A. Giraud, and S. Rosini, "Online implementation of SVM based fault diagnosis strategy for PEMFC systems", Applied Energy, Vol. 164, 2016, pp. 284-293. 

  26. T. Escobet, A. Nebet, and F. Mugica, "PEM fuel cell fault diagnosis via a hybrid methodology based on fuzzy and pattern recognition techniques", Eng. Appl. Artif. Intell., Vol. 36, 2014, pp. 40-53. 

  27. M. Shao, X. J. Zhu, H. F. Cao, and H. F. Shen, "An artificial neural network ensemble method for fault diagnosis of proton exchange membrane fuel cell system", Energy, Vol. 67, 2014, pp. 268-275. 

  28. Z. Zheng, M. C. Pera, D. Hissel, M. Becherif, K. S. Agbli and Y. Li, "A double-fuzzy diagnostic methodology dedicated to online fault diagnosis of proton exchange membrane fuel cell stacks", J. Power Sources, Vol. 271, 2014, pp. 570-581. 

  29. T. J. Rato and M. S. Reis, "On-line process monitoring using local measures of association: Part I - Detection performance", Chemometr. Intell. Lab., Vol. 142, No. 15, 2015, pp. 255-264. 

  30. T. J. Rato and M. S. Reis, "On-line process monitoring using local measures of association: Part II - Design Issues and Fault diagnosis", Chemometr. Intell. Lab., Vol. 142, No. 15, 2015, pp. 255-264. 

  31. K. C. Roes, R. J. Does, and Y. Schurink, "Shewhart-type control charts for individual observations", Journal of Quality Technology, Vol. 25, No. 3, 1993, pp. 188-198. 

  32. R. P. Leger, W. J. Garland, and W. S. Poehlman, "Fault detection and diagnosis using statistical control charts and artificial neural networks", Artificial Intelligence in Engineering, Vol. 12, No. 1, 1998, pp. 35-47. 

  33. A. Khorasani, S. Asghari, A. Mokmeli, M. H. Shahsamand, and B. F. Imani, "A diagnosis method for identification of the defected cell(s) in the PEM fuel cells", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 35, 2010, pp. 9269-9275. 

  34. G. Tian, S. Wasterlain, I. Endichi, D. Candusso, F. Harel, X. Francois, M. C. Pera, D. Hissel, and J. M. Kauffmann, "Diagnosis methods dedicated to the localization of failed cells within PEMFC stacks", J. Power Sources, Vol. 182, 2008, pp. 449-461. 

  35. M. Ibrahim, U. Antoni, N. Y. Steiner, S. Jemei, C. Kokonendji, B. Ludwig B, P. Mocoteguy, and D. Hissel, "Signal-based diagnostics by wavelet Transform for proton exchange membrane fuel cell", Energy Proced., Vol. 74, 2015, pp. 1508-1516. 

  36. E. Pahon, N. Yousfi Steiner, S. Jemei, D. Hissel, P. Mocoteguyc, "A signal-based method for fast PEMFC diagnosis", Appl. Energy, Vol. 165, No. 7, 2016, pp. 748-758. 

  37. N. R. Farnum, "Control charts for short runs: nonconstant process and measurement error", Journal of Quality Technology, Vol. 24, No. 3, 1992, pp. 138-144. 

  38. D. C. Montgomery, J. B. Keats, G. C. Runger, and W. S. Messina, "Integrating statistical process control and engineering process control", Journal of Quality Technology, Vol. 26, No. 2, 1994, pp. 79-87. 

  39. K. C. Roes, R. J. Does, and Y. Schurink, "Shewhart-type control charts for individual observations", Journal of Quality Technology, Vol. 25, No. 3, 1993, pp. 188-198. 

  40. C. Damour, M. Benne, B. Grondin-Perez, and M. Bessafi, "Polymer electrolyte membrane fuel cell fault diagnosis based on empirical mode decomposition", J Power Sources, Vol. 299, 2015, pp. 596-603. 

  41. B. Legros, P. X. Thivel, Y. Bultel, M. Boinet, and R. P. Nogueira, "Electrochemical Impedance and Acoustic Emission Survey of water desorption in nafion membranes", Electrochem Solid-State Lett, Vol. 12, 2009, pp. B116. 

  42. Z. Zheng, R. Petrone, M. C. Pera, D. Hissel, M. Becherif, C. Pianese C, N. Yousfi Steiner, and M. Sorrentino, "A review on non-model based diagnosis methodologies for PEM fuel cell stacks and systems", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 38, 2013, pp. 8914-8926. 

  43. K. Teranishi, S. Tsushima, and S. Hirai S. "Analysis of water transport in PEFCs by magnetic resonance imaging measurement", J. Electrochem. Soc., Vol. 153, 2006, pp. A664-A668. 

  44. J. Wu, X. Z. Yuan, H. Wang, M. Blanco, J. J. Martin, and J. Zhang, "Diagnostic tools in PEM fuel cell research: Part I Electrochemical techniques", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 33, 2008, pp. 1735-1746. 

  45. X. Yuan, H. Wang, J. C. Sun, and J. Zhang, "AC impedance technique in PEM fuel cell diagnosis-A review", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 32, 2007, pp. 4365-4380. 

  46. G. Mousa, F. Golnaraghi, J. Devaal, and A. Young, "Detecting proton exchange membrane fuel cell hydrogen leak using electrochemical impedance spectroscopy method", J. Power Sources, Vol. 246, 2014, pp. 110-116. 

  47. S. Fukuhara, N. Marx, K. Ettihir, L. Boulon, Y. Ait-Amirat, and M. Becherif, "A lumped fluidic model of an anode chamber for fault tolerant strategy design", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 41, No. 50, 2016, pp. 37-47. 

  48. T. Escobet, D. Feroldi, S. de Lira, V. Puig, J. Quevedo, J. Riera, and M. Serra, "Model-based fault diagnosis in PEM fuel cell systems", J. Power Sources, Vol. 192, 2009, pp. 216-223. 

  49. G. Tina, S. Wasterlain, D. Candusso, F. Harel, D. Hissel, and X. Francois, "Identification of failed cells inside PEMFC stacks in two cases: Anode/cathode crossover and anode/cooling compartment leak", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 35, 2010, pp. 2772-2776. 

  50. S. Lira, V. Puig, J. Quevedo, and A. Husar, "LPV observer design for PEM fuel cell system: Application to fault detection", Int. J. Power Source, Vol. 196, 2011, pp. 4298-4305. 

  51. W. Y. Lee, G. G. Park, T. H. Yang, Y. G. Yoon, and C. S. Kim, "Empirical modeling of polymer electrolyte membrane fuel cell performance using artificial neural networks", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 29, 2004, pp. 961-966. 

  52. A. Saengrung, A. Abtahi, and A. Zilouchian, "Neural network model for a commercial PEM fuel cell system", J. Power Sources, Vol. 172, 2007, pp. 749-759. 

  53. K. M. Kamal, D. Yu, and D. L. Yu, "Fault detection and isolation for PEM fuel cell l Stack with independent RFB model", Eng. Appl. Artif. Intell., Vol. 28, 2014, pp. 52-63. 

  54. N. Y. Steiner, D. Hissel, P. H. Mocoteguy, and D. Candusso, "Diagnosis of polymer electrolyte fuel cells failure modes (flooding & drying out) by neural networks modeling", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 36, 2011, pp. 3067-3075. 

  55. D. Hissel, M. C. Pera, and J. M. Kauffmann, "Diagnosis of automotive fuel cell power generators", J. Power Sources, Vol. 128, 2004, pp. 239-246. 

  56. E. Lechartier, E. Laffly, M. C. Pera, R. Gouriveau, D. Hissel, and N. Zerhouni, "Proton exchange membrane fuel cell behavioral model suitable for prognostics", Int. J. Hydrogen Energy, Vol. 40, 2015, pp. 8384-8397. 

  57. Z. D. Zhong, X. J. Zhu, and G. Y. Cao, "Modeling a PEMFC by a support vector machine", J. Power Sources, Vol. 160, No. 1, 2006, pp. 293-298. 

  58. X. Li, G. Y. Cao, and X. J. Zhu, "Modeling and control of PEMFC based on least squares support vector machines", Energy Convers. Manage., Vol. 47, No. 7, 2006, pp. 1032-1050. 

  59. C. H. Li, X. J. Zhu, G. Y. Cao, S. Sui, and M. R. Hu, "Identification of the Hammerstein model of a PEMFC stack based on least squares support vector machines", J. Power Sources, Vol. 175, No. 1, 2008. pp. 303-316. 

  60. J. Hua, L. Lu, M. Ouyang, J. Li, and L. Xu, "Proton exchange membrane fuel cell system diagnosis based on the signed directed graph method", J. Power Sources, Vol. 196, 2011, pp. 5881-5888. 

  61. N. Chatti, B. Ould-Bouamama, A. L. Gehin, and R. Merzouki, "Merging Bond Graph and Signed Directed Graph to improve FDI procedure", European Control Conference (ECC), 2013, pp. 1457-1462. 

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