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J-GLOBAL ID：202002257538465138   整理番号：20A2456545

ハイブリッド予測法を用いたプロトン交換膜燃料電池の性能劣化予測【JST・京大機械翻訳】

Performance degradation prediction of proton exchange membrane fuel cell using a hybrid prognostic approach

著者 (4件)： Pan Rui (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, PR China) ,  Yang Duo (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, PR China) ,  Wang Yujie (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, PR China) ,  Chen Zonghai (Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei, 230027, PR China)
資料名： International Journal of Hydrogen Energy  (International Journal of Hydrogen Energy)
巻： 45  号： 55  ページ： 30994-31008  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0192B  ISSN： 0360-3199  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロトン交換膜燃料電池は,産業システムのために広く使用されている。しかし,その性能は使用中に徐々に低下する。したがって,燃料電池の性能劣化予測に関する研究は,その寿命を延長するのに有用である。本論文では,モデルベース適応Kalmanフィルタとデータ駆動NARXニューラルネットワークの組合せを用いた新しいハイブリッドアプローチを提案し,燃料電池の劣化を予測した。全体の劣化傾向(すなわち,不可逆劣化プロセス)は,経験的劣化モデルと適応性Kalmanフィルタによって捕えた。一方,詳細劣化情報(即ち,可逆劣化プロセス)をNARXニューラルネットワークによって表現した。さらに,可逆電圧時系列の相関解析を行い,自己相関関数と部分自己相関関数に基づくNARXニューラルネットワークの遅延数を得た。次に,全体の劣化予測は,全体の劣化予測と詳細劣化予測の合計であった。最後に,提案した方法の予測能力を,2つの加齢データセットによって検証し,そして,結果は,正確な劣化予測および残りの有用な寿命を提供できる提案方法の有効性と優位性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  電圧 ,  *燃料電池 ,  ニューラルネットワーク ,  自己相関関数 ,  Kalmanフィルタ ,  不可逆性 ,  有効性 ,  *固体高分子形燃料電池
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  相関分析 ,  モデルベース ,  劣化予測 ,  データ駆動 ,  適応Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 劣化予測 ,  プロトン交換膜燃料電池 ,  適応拡張Kalmanフィルタ ,  NARXニューラルネットワーク ,  有用な生命の残存

分類 (1件)： 燃料電池  (YB04040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測法 ,  プロトン交換膜燃料電池 ,  性能劣化 ,  予測