Article (Périodiques scientifiques)
On-line model-based fault detection and isolation for PEM fuel cell stack systems
ROSICH, Albert; Sarrate, Ramon; Nejjari, Fatiha
2014In Applied Mathematical Modelling
Peer reviewed vérifié par ORBi
 

Documents


Texte intégral
FuelCellpaper-postprint.pdf
Postprint Éditeur (618.57 kB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Mots-clés :
Fault diagnosis; Consistency relation; Residual generation; Fuel cell system
Résumé :
[en] Efficient and reliable operation of Polymer Electrolyte Membrane (PEM) fuel cells are key requirements for their successful commercialization and application. The use of diagnostic techniques enables the achievement of these requirements. This paper focuses on model-based fault detection and isolation (FDI) for PEM fuel cell stack systems. The work consists in designing and selecting a subset of consistency relations such that a set of predefined faults can be detected and isolated. Despite a nonlinear model of the PEM fuel cell stack system will be used, consistency relations that are easily implemented by a variable back substitution method will be selected. The paper also shows the significance of structural models to solve diagnosis issues in complex systems.
Disciplines :
Ingénierie électrique & électronique
Auteur, co-auteur :
ROSICH, Albert ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT)
Sarrate, Ramon;  Universitat Politècnica de Catalunya > ESAII - SAC
Nejjari, Fatiha;  Universitat Politècnica de Catalunya > ESAII - SAC
Langue du document :
Anglais
Titre :
On-line model-based fault detection and isolation for PEM fuel cell stack systems
Date de publication/diffusion :
2014
Titre du périodique :
Applied Mathematical Modelling
ISSN :
0307-904X
eISSN :
1872-8480
Maison d'édition :
Elsevier Science, New York, Etats-Unis - New York
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Disponible sur ORBilu :
depuis le 16 décembre 2013

Statistiques


Nombre de vues
415 (dont 54 Unilu)
Nombre de téléchargements
349 (dont 43 Unilu)

citations Scopus®
 
37
citations Scopus®
sans auto-citations
37
OpenCitations
 
27
citations OpenAlex
 
38
citations WoS
 
35

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu