Detección y control del estado de una pila PEM para funcionamiento óptimo: Arquitectura de agentes de percepción y control

Abstract

This manuscript presents a model for Fuel Cell Proton Exchange Membrane (PEMFC) real time state detection, based on a disturbance method and on a fuzzy decision tree classification method. The perturbations are applied, in different membrane humidification conditions, and the fuel cell electrical response is analyzed, to extract the best descriptors for the classification stage. The selected descriptors are the inputs of the classification model that is based upon a fuzzy decision tree, which is encapsulated as a state perception agent in a perception and control architecture based on expert agents. This state perception agent is integrated among other expert agents in fails detection and alert management, and in the efficiency control, in the real time perception and control architecture to get an autonomous operation of the fuel cell in the optimum hydration conditions. The architecture integrates perception and control algorithms that rely on sensors and context information and it is structured in a hierarchy of levels, each with a different temporal window and abstraction degree. These architectures are particularly suitable for complex non lineal systems, with strong interactions among parts, as it happens for the PEM fuel cell. The model displays the flexibility, versatility and ease of configuration required to face variations either in tasks, systems or scenarios (power requirement of a specific application). The work is multidisciplinary as it manages paradigms, techniques and models from many different areas, such as electrochemistry, electricity, electronics, computer sciences and artificial intelligence. The intelligent control system here proposed allows for the characterization and control of both cells with low power and medium-large stacks with high average power. The developed monitoring and control system for autonomous fuel cells operation has been demonstrated with different PEM fuel cells and functioning conditions displaying a high reliability in achieving the proposed energy efficiency target.

En esta memoria se presenta una estrategia de detección de estado de una Pila de Combustible de Membrana de Intercambio Protónico (PEMFC) en tiempo real, a partir de un método de perturbaciones y un algoritmo de clasificación de estados basado en un árbol de decisión borrosa. Se analiza la respuesta eléctrica de la pila, en distintos estados de humedad de la membrana, ante una secuencia de perturbaciones, a fin de extraer los mejores descriptores para la etapa de clasificación de estado de la pila. Las características seleccionadas se utilizan como entradas del modelo de clasificación, basado en un árbol de decisión borroso, que se encuentra encapsulado como agente de percepción de estado en una arquitectura de control basada en agentes expertos. Este agente de percepción de estado se integra con otros agentes expertos en la generación y gestión de alertas ante fallos y en el control de eficiencia, en una arquitectura de percepción, supervisión y control, en tiempo real, para lograr su funcionamiento autónomo en condiciones óptimas de humectación. La arquitectura integra algoritmos de percepción y control que utilizan información sensorial y de contexto y se encuentra estructurada en una jerarquía de niveles con distinta ventana temporal y nivel de abstracción. Estas arquitecturas están especialmente indicadas para sistemas complejos, no lineales y con fuertes interacciones entre los subsistemas que lo componen, como es el caso de la pila de combustible PEM. La arquitectura ofrece la flexibilidad, versatilidad y facilidad de reconfiguración requeridas para hacer frente a cambios de tareas, sistema o escenario (requerimientos de potencia de una aplicación). El trabajo es de carácter multidisciplinar al requerir paradigmas y técnicas provenientes de diferentes disciplinas como: la electroquímica, electricidad, electrónica, ciencias de la computación e inteligencia artificial. El sistema de control inteligente propuesto permite la caracterización y control tanto de mono-celdas con potencias bajas, como de pilas con potencias medias-altas. El modelo de supervisión y control autónomo de pilas de combustible, se ha validado con diferentes tipos de pilas PEM y condiciones de operación demostrando alta fiabilidad en la consecución del objetivo de eficiencia energética propuesto. El control dinámico de la humectación de la membrana es un claro ejemplo de ello.