Remaining useful life prediction and ...
Type de document :
Compte-rendu et recension critique d'ouvrage
DOI :
Titre :
Remaining useful life prediction and uncertainty quantification of proton exchange membrane fuel cell under variable load
Auteur(s) :
Bressel, Mathieu [Auteur]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Méthodes et Outils pour la Conception Intégrée de Systèmes [MOCIS]
Hilairet, Mickael [Auteur]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Daniel, Hissel [Auteur]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Laboratoire Commun de Belfort : Hydrogène et Pile à Combustible pour les applications au transport [FC LAB]
Ould Bouamama, Belkacem [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Méthodes et Outils pour la Conception Intégrée de Systèmes [MOCIS]
Hilairet, Mickael [Auteur]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Daniel, Hissel [Auteur]
Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) [FEMTO-ST]
Laboratoire Commun de Belfort : Hydrogène et Pile à Combustible pour les applications au transport [FC LAB]
Ould Bouamama, Belkacem [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Titre de la revue :
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
Pagination :
2569-2577
Éditeur :
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Date de publication :
2016
ISSN :
0278-0046
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Remaining Useful Life
PEM Fuel Cell
Extended Kalman Filter
Inverse First Order Reliability Method
PEM Fuel Cell
Extended Kalman Filter
Inverse First Order Reliability Method
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Automatique
Sciences de l'ingénieur [physics]/Energie électrique
Physique [physics]/Mécanique [physics]/Mécanique des fluides [physics.class-ph]
Physique [physics]/Mécanique [physics]/Thermique [physics.class-ph]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Automatique / Robotique
Sciences de l'ingénieur [physics]/Energie électrique
Physique [physics]/Mécanique [physics]/Mécanique des fluides [physics.class-ph]
Physique [physics]/Mécanique [physics]/Thermique [physics.class-ph]
Sciences de l'ingénieur [physics]/Automatique / Robotique
Résumé en anglais : [en]
Although, the proton exchange membrane fuel cell is a promising clean and efficient energy converter that can be used to power an entire building in electricity and heat in a combined manner, it suffers from a limited ...
Lire la suite >Although, the proton exchange membrane fuel cell is a promising clean and efficient energy converter that can be used to power an entire building in electricity and heat in a combined manner, it suffers from a limited lifespan due to degradation mechanisms. As a consequence, in the past years, researches have been conducted to estimate the state of health and now the remaining useful life (RUL) in order to extend the life of such devices. However, the developed methods are unable to perform prognostics with an online uncertainty quantification due to the computational cost. This paper aims at tackling this issue by proposing an observer-based prognostic algorithm. An extended Kalman filter estimates the actual state of health and the dynamic of the degradation with the associated uncertainty. An inverse first-order reliability method is used to extrapolate the state of health until a threshold is reached, for which the RUL is given with a 90% confidence interval. The global method is validated using a simulation model built from degradation data. Finally, the algorithm is tested on a dataset coming from a long-term experimental test on an eight-cell fuel cell stack subjected to a variable power profile.Lire moins >
Lire la suite >Although, the proton exchange membrane fuel cell is a promising clean and efficient energy converter that can be used to power an entire building in electricity and heat in a combined manner, it suffers from a limited lifespan due to degradation mechanisms. As a consequence, in the past years, researches have been conducted to estimate the state of health and now the remaining useful life (RUL) in order to extend the life of such devices. However, the developed methods are unable to perform prognostics with an online uncertainty quantification due to the computational cost. This paper aims at tackling this issue by proposing an observer-based prognostic algorithm. An extended Kalman filter estimates the actual state of health and the dynamic of the degradation with the associated uncertainty. An inverse first-order reliability method is used to extrapolate the state of health until a threshold is reached, for which the RUL is given with a 90% confidence interval. The global method is validated using a simulation model built from degradation data. Finally, the algorithm is tested on a dataset coming from a long-term experimental test on an eight-cell fuel cell stack subjected to a variable power profile.Lire moins >
Langue :
Anglais
Vulgarisation :
Non
Projet ANR :
Collections :
Source :
Fichiers
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