《International Journal of Hydrogen Energy》：Dynamic model-based hardware in the loop simulation of PEMWE system for real-time fault diagnosis
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随着质子交换膜水电解（Proton Exchange Membrane Water Electrolysis, PEMWE）系统在可再生能源制氢领域的部署不断增加，其在动态变化的工况下实现可靠的实时故障诊断变得至关重要。本研究提出了一种基于动态模型的硬件在环仿
随着质子交换膜水电解（Proton Exchange Membrane Water Electrolysis, PEMWE）系统在可再生能源制氢领域的部署不断增加，其在动态变化的工况下实现可靠的实时故障诊断变得至关重要。本研究提出了一种基于动态模型的硬件在环仿真（Hardware-in-the-Loop Simulation, HILS）框架，用于对PEMWE系统进行实时故障诊断。研究人员开发并验证了一个300 W级PEMWE系统的物理驱动动态模型，该模型在稳态和瞬态条件下均表现出良好的电压和温度响应一致性。基于经过验证的模型，研究人员系统地生成了具有代表性的系统级故障场景，并据此开发了一种能够识别单一及多重故障状态的实时故障诊断模型。所提出的框架在一个采用PXI（PCI eXtensions for Instrumentation）平台的实时环境中实现，并利用实时实验数据进行了评估。结果表明，该框架能够可靠地检测和隔离泵及传感器故障，同时充分考虑了动态热行为和实际的时间约束。这一基于HILS的框架为提高PEMWE系统在可再生能源制氢应用中的可靠性与安全性提供了一种实用的解决方案。
研究背景与意义
在全球温室气体排放持续增加的背景下，碳中和技术成为能源转型的核心。氢能因其零碳排放特性被视为关键能源载体，而质子交换膜水电解（PEMWE）凭借高电流密度、快速动态响应和紧凑结构，成为可再生能源制氢的重要技术路线。然而，PEMWE系统在复杂工况下易发生故障，其电化学、热与流体传输的高度耦合性使得传统实验或纯数值模拟难以全面验证系统稳定性。现有故障诊断研究多集中于组件或电堆层面，缺乏系统级的动态交互分析。为此，韩国电气技术研究院的研究人员开发了集成动态建模、故障数据生成与硬件在环仿真（HILS）的框架，并在《International Journal of Hydrogen Energy》发表成果，为提升PEMWE系统的运行安全性与可靠性提供了新方法。
关键技术方法
研究人员构建了300 W级PEMWE系统的物理驱动动态模型，涵盖电堆的电化学、质量平衡与热平衡子模型，并在稳态与动态工况下通过实验验证了模型精度。基于验证后的模型，团队设计了21种电流输入场景（包括恒定、阶跃及动态波动），并定义了加热器短路、泵流量异常（±33%）、传感器测量偏差（±5%）等5类系统级故障，生成约100组故障仿真数据集。特征提取阶段采用温度信号的均方根（RMS）值作为分类指标，结合决策树算法训练故障诊断模型。最终，研究在基于PXI平台的HILS环境中实现了实时诊断算法的部署与验证。
研究结果
1. 动态建模与验证
研究人员开发的PEMWE系统模型包含电堆与辅助设备（BOP）。电堆模型综合考虑了可逆电压、活化过电位、欧姆过电位（忽略高浓度区才显著的浓度过电位），并耦合了水传输与产热机制。BOP模型包括水箱热容、泵流量特性及换热器效能。模型在0.3–0.8 A cm-2的实际运行范围内，电压预测误差小于10%，瞬态温度与电压响应趋势与实验数据吻合，证实了模型的动态保真度。
2. 故障建模与诊断框架
通过融合多元电流剖面与故障类型，研究人员构建了覆盖单故障与复合故障的仿真数据集。特征工程表明，时域温度信号的RMS值对故障最敏感。对比多种机器学习算法后，决策树因鲁棒性与可解释性被选为核心分类器。诊断框架采用双并行决策树模型，分别基于不同变量集独立判断，通过实时数据处理模块（采样间隔1 ms，每1000点进行一次诊断）实现同步监测。
3. HILS实时诊断验证
在HILS环境中，研究人员对泵故障与传感器故障进行了实时注入测试。低流量泵故障因导致温度快速上升而被迅速检测；高流量泵故障因热惯性产生较长延迟；传感器偏差故障则在测量值引发显著温度感知偏差后被识别。复合故障测试中，框架能逐步区分加热器与泵故障的耦合效应，或在传感器与泵故障并存时快速分类。混淆矩阵显示，整体诊断准确率超过99%。
讨论与结论
研究证实，基于动态模型与HILS的故障诊断框架能有效处理PEMWE系统的动态热行为与信号噪声，实现泵与传感器故障的可靠隔离。检测延迟主要源于系统热惯性，尤其在温度相关故障中不可避免。该框架的物理模型基础使其优于纯数据驱动方法，在数据有限时仍保持较高可解释性与计算效率。尽管当前验证限于实验室级300 W系统，但其建模原理可扩展至kW或MW级系统，仅需调整电堆规模与BOP参数。未来工作将纳入老化模型以实现长期健康评估，并扩展至更多辅助部件故障类型，进一步支持可再生能源制氢系统的安全运行。
