关于《推进技术》期刊网络首发论文《基于电化学-电路分析的质子交换膜燃料电池建模与故障检测方法》的学术研究报告
一、 主要作者、机构与发表信息 本项研究由来自安徽理工大学、煤炭无人化开采数智技术全国重点实验室、沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院等多个机构的合作团队完成。主要作者包括王常骐（第一作者，安徽理工大学碳中和科学与工程学院）、梁韩、余蓁、王姝、洪玮（通讯作者，安徽理工大学新能源与智能网联汽车学院）、孙鹏和章思梦。该研究成果以《基于电化学-电路分析的质子交换膜燃料电池建模与故障检测方法》为题，于2026年7月2日在中国学术期刊《推进技术》（Journal of Propulsion Technology, ISSN 1001-4055）上进行了网络首发。
二、 学术背景与研究目的 本研究属于新能源技术与故障诊断交叉领域，具体聚焦于质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC）的建模与健康管理。研究背景源于全球能源结构转型与“双碳”目标的紧迫需求，特别是航空业为实现2050年净零排放目标，亟需寻找清洁高效的替代动力。氢能以其零排放、高效率等优势被视为关键路径，而PEMFC则是氢能航空应用的核心动力装置之一。近年来，从ZeroAvia、H2FLY到空客（Airbus）的ZEROe等项目，均已验证了PEMFC在航空领域的工程可行性。
然而，PEMFC的高可靠性是其航空应用的前提。其内部复杂的电化学反应与多物理场耦合过程，易因水管理失衡等问题引发水淹（flooding）或膜干（membrane drying）等典型故障，严重影响性能与寿命。传统的故障检测方法，如电化学阻抗谱法（EIS）依赖昂贵设备且难以在线实施，物理方法可能破坏电池结构，而数据驱动方法则受限于高质量标签数据的获取。因此，开发一种能够在线、无损、精准识别故障，并能解析电池内部不一致性的检测方法，对于实现PEMFC的预测性维护、保障氢电飞机安全可靠运行具有重大意义。
本研究旨在面向氢电飞机应用场景，提出并验证一种基于电化学-电路分析的PEMFC非侵入式建模与故障检测方法。其核心目标是通过分析PEMFC易于获取的外特性参数（如输出电压-电流密度曲线），构建一套完整的诊断流程，实现从故障初步检测到故障程度、类型、范围评估的全链条诊断，并特别解决电池单体内部及电堆间性能不一致时的故障检测难题。
三、 详细研究流程与方法 本研究的工作流程系统性地包含了模型构建、故障模拟、特征提取、检测策略设计及仿真验证等多个环节。
第一环节：PEMFC非侵入式分层模型的建立。 研究首先从PEMFC基本工作原理出发，建立了电池单体的动态经验模型。该模型基于经典的半经验电压方程，将输出电压损耗分解为活化损耗、欧姆损耗和浓差损耗，并分别用等效电路中的电阻（R_act, R_ohm, R_conc）和双电层电容进行表征。这是研究的理论基础。
本研究的核心创新在于提出了一个 “分层建模策略” 。传统的整体模型将电池单体视为一个均质单元，无法反映内部状态（如含水量、反应气体分布）的空间不均匀性。为此，研究者依据PEMFC实际的层状物理结构（双极板、气体扩散层、催化层、质子交换膜），沿垂直于双极板的方向，将单个电池单体在概念上均匀划分为若干个子模块（文中示例取2层）。每个子模块都独立包含一套完整的等效电阻（R_bp, R_gdl, R_cl, R_film, R_act, R_conc）。通过外部电路将这些分层子模块连接起来，构成了一个能够表征内部状态分布差异的“非侵入式”等效电路模型。该模型的参数（如膜电阻R_film与膜含水量λ相关，浓差电阻R_conc与液态水饱和度s相关）直接与反映故障状态的关键物理量挂钩。
第二环节：故障状态定义与仿真方案设计。 研究明确以膜含水量（λ）和液态水饱和度（s）作为量化水淹与膜干故障的关键内部状态参数。基于文献，设定了故障判据：λ=6为最优基准；λ<6且s=0判定为膜干故障（λ=3为轻重度分界）；λ>6判定为水淹故障，并进一步根据s值细分（0.4
为了系统验证方法，研究者设计了精细的仿真方案。他们引入了状态参数向量 y 来描述整个电堆系统的状态。对于单个电池单体，用向量 yj 表示，其每个元素 yij 代表第j个电池单体第i层子模块的（λ, s）设置。通过改变 yij 的赋值，模拟了九种不同的工况（见表2）：1种正常工况（a: [6,6]），4种膜干故障（b1-b4：局部/全部、轻度/重度），以及4种水淹故障（c1-c4：局部/全部、轻度/重度）。这九种方案覆盖了故障类型、程度和范围（故障范围比例PFR定义为故障子模块数占总层数比例）的不同组合。
第三环节：模型验证与特征参数提取。 在应用分层模型进行故障检测前，研究首先验证了其基础模型的准确性。将单层（未分层）模型的极化曲线仿真结果与文献[34]中的实测数据进行对比，两者高度吻合，证明了所用电压经验模型的有效性。接着，比较了内部状态均匀（[6,6]）的分层模型与单层模型的输出，两者电压偏差率极小（最大1.24%，稳定后小于0.08%），说明分层策略在宏观输出特性上是等效且可行的。
关键在于，分层模型的核心价值在于揭示 “内部状态非均匀性”。研究对比了均匀状态模型（方案a）与非均匀状态模型（如b1: [6,2], c3: [6,14]）的内部电阻参数中心值。结果显示，非均匀模型中各层电阻值相对于均匀模型发生了显著偏离，某些参数的偏离率甚至超过1600%。这证明，当电池内部发生局部故障时，分层模型能够通过解耦各层参数，捕捉到这种内在的非均匀性，而整体模型则将其掩盖。
基于仿真得到的各类故障工况下的外特性曲线（U-j, P-j曲线），研究者提取了多个潜在特征参数，包括：早期电压预警点对应的电流密度（j_warn，设定U=0.3V为预警阈值）、最大功率点对应的电流密度（j_mpp）和输出功率（P_mpp）、以及预警点与最大功率点之间的功率滑坡率（d_p）和电压滑坡率（d_u）。通过相关性分析，最终筛选出三个关键且互补的特征量用于故障诊断：j_warn, P_mpp, d_p。
第四环节：故障检测流程构建与仿真验证。 综合以上分析，研究者构建了一套完整的故障检测逻辑流程（图7）。该流程仅需输入电堆各单体的外特性数据（电流密度、电压、功率），通过以下步骤实现自动化诊断： 1. 故障初步判断：比较实测j_warn与正常值。若低于正常值，则判定存在故障。 2. 故障程度判断（轻度/重度）：设定一个电流密度阈值（0.78 A/cm²）。若实测j_warn低于此阈值，判为重度故障，否则为轻度故障。 3. 故障类型判断（水淹/膜干）：比较实测功率滑坡率d_p与正常值的1.5倍。若实测d_p较小（小于1.5倍正常值），表明功率下降平缓，符合膜干故障特征（欧姆损耗主导）；若实测d_p较大，表明功率下降陡峭，符合水淹故障特征（浓差损耗主导），故判为水淹故障。 4. 故障范围判断（小于/大于50%）：在已确定的故障类型和程度下，将实测最大功率P_mpp与理论计算中故障范围比例（PFR）为50%时的P_mpp理论值进行比较。若实测功率较高，说明实际受影响范围小于50%；反之则大于50%。
最后，研究者将九种仿真方案的数据代入此检测流程，成功地将所有方案正确分类到对应的故障状态区域（图8），验证了该方法的有效性。
四、 主要研究结果 1. 模型有效性验证结果：所建立的PEMFC电化学-电路耦合模型（单层）的极化曲线与文献实测数据高度一致，验证了模型用于性能模拟和故障分析的可靠性。 2. 分层策略的揭示能力：仿真对比表明，分层模型在宏观输出上与单层模型等效，但其内部参数设置能显著反映状态的非均匀性。当电池内部发生局部故障（如一层正常、一层故障）时，分层模型能解析出各层电阻参数的巨大差异（偏离率最高达1644.08%），而这是整体模型无法做到的。这为从外部特性反推内部不均匀故障提供了理论基础。 3. 关键特征量的提取与相关性：研究确定了j_warn, P_mpp, d_p作为故障诊断的三个关键特征量。其中，j_warn和P_mpp强相关，主要反映故障的严重程度；d_p与前者相关性弱，能有效区分故障类型（水淹导致d_p增大，膜干导致d_p变化相对较小）。 4. 故障检测流程的验证结果：应用提出的四步诊断流程（故障有无→程度→类型→范围），对九种预设的故障仿真方案进行自动诊断，结果全部正确。例如，方案b1 ([6,2])被正确识别为“重度膜干、故障范围>50%”，方案c1 ([6,10])被正确识别为“轻度水淹、故障范围<50%”。这系统地证明了该方法仅依靠外特性曲线，即可有效区分水淹与膜干故障，并能初步判断其严重程度和影响范围。
五、 研究结论与价值 本研究成功提出并验证了一种面向氢电飞机应用场景的PEMFC非侵入式分层建模与故障检测方法。主要结论如下：该方法基于电化学机理与电路分析，通过构建分层模型，能够从原理上表征PEMFC内部的状态空间分布差异；通过提取输出电压-电流密度曲线上的三个关键特征参数（早期预警点电流密度j_warn、最大输出功率P_mpp、功率滑坡率d_p），设计了一套逻辑清晰的诊断流程，实现了对水淹和膜干两类典型故障的类型、程度及范围的初步识别。
该研究的科学价值在于：将电池内部的空间不均匀性通过分层策略引入模型，建立了外部可测电气特性与内部不可测物理状态（λ, s）之间的桥梁，为理解故障演化机理和性能不一致性提供了新的分析工具。其应用价值突出表现为：所提方法完全基于外特性参数，无需额外昂贵传感器或对电池进行侵入式操作，是一种低成本、易在线实施的故障检测方案，特别适用于对可靠性和维护成本敏感的航空动力系统，为实现PEMFC的预测性维护提供了重要的技术支撑。
六、 研究亮点 1. 面向工程需求的创新建模策略：提出的“分层建模策略”是核心创新点。它巧妙地将PEMFC的物理层状结构与电路等效模型结合，使得模型不仅能模拟整体性能，更能概念性地解析电池单体内部可能存在的性能梯度或不一致性，为解决“木桶效应”和局部故障检测难题提供了新思路。 2. 完整的故障诊断链条：研究不仅满足于故障检测（有无），更进一步实现了对故障程度（轻/重）、类型（水淹/膜干）和范围（局部/全局）的递进式判断，形成了较为完整的故障状态评估体系，实用性更强。 3. 清晰的特征提取与逻辑诊断流程：通过系统的仿真分析与相关性研究，提炼出三个具有明确物理意义且互补的关键特征量，并据此设计了层次分明、可自动执行的诊断逻辑流程图，使得该方法具备良好的可解释性和工程落地潜力。 4. 紧密贴合氢电航空应用背景：全文研究动机、方法设计和验证均明确指向氢电飞机这一高价值、高要求的应用场景，体现了前沿基础研究与重大工程需求相结合的特点。
七、 其他有价值内容 研究在引言部分对PEMFC故障检测的现有方法（电化学法、物理法、数据驱动法）进行了简要综述，指出了各自的局限性，从而凸显了本研究所提“非侵入式、基于外特性分析”方法的优势。同时，文中对水淹和膜干故障的机理进行了清晰阐述，并将故障程度与具体的膜含水量（λ）、液态水饱和度（s）阈值关联，使故障定义和仿真设置更具科学依据。此外，研究承认了模型的简化假设（如同一电池单体内不同时发生水淹和膜干），并指出了未来可进一步细化分层、扩展故障范围判断精度的方向，体现了研究的严谨性和开放性。