基于燃料电池振动模型的电池内部布置情况预测

基于燃料电池振动模型的电池内部布置情况预测

燃料电池的性能和寿命所面临一个重要挑战是实际应用中存在机械负荷的影响，以及燃料电池的特殊结构会在动态振动下产生非线性行为。对此，在不同方向上进行机械负荷试验,并采用加速度计进行振动测量。

通过构建燃料电池振动模型，建立了振动测试系统，首先选取振动负荷，然后规划燃料电池的布置，最后施加负荷并保存试验信息。

燃料电池振动模型首先选取神经网络模型的结构并对其进行测试，然后做出相应调整并进行验证（其中包括初始条件及相关性验证），最后对神经网络进行评估。

通过试验结果可以获得不同加速情况下振动频率的影响，燃料电池各个部分在振动负荷下会有其独特的振动形态，其可作为一个柔性体运行，具有多个方向的振动。

通过对不同电池布置情况进行比较，它们的反应基本上相同，通过改进神经网络结构，可以提高输出结果的精度，通过试验验证，所提出的模型能够正确估计燃料电池的振动特性。

刊名：Fuel Cells（英）

刊期：2016年第2期

作者：S.J.Imen

编译：张广明