k-Nearest Neighbours Fault Diagnosis of Proton Exchange Membrane Fuel Cell
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a fault diagnosis of a Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) is presented. The aim of this tool is to avoid non reversible degradations of a fuel cell system linked to fault occurrence. The damage incurred by the fuel cell depends on the nature of the fault and its duration time. Some faults are non-reversibles for the fuel cell after few seconds. Some experiments are performed on an in-lab test bench considering a forty - cell stack. The electrode has an active area of 220cm² and a nominal power of 3.8 kW. The aim is to reproduce different operating conditions and especially possible fault states. The fuel cell system was operated at different conditions such as oxygen starvation, electrical short-circuit at the output of the fuel cell stack and heating of the cooling system. All these states will be compared to the nominal operating conditions defined, beforehand, by test specifications and are used as database for the algorithm inputs. The purpose is to be able to detect if the fuel cell is in abnormal operating conditions and also to isolate the fault. The diagnosis is here based on Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) that measures the impedance of the stack over a large band of frequencies from 100 mHz to 5 kHz. Some relevant points are extracted from the EIS in order to be used as inputs of the classification algorithm. Depending on the application, different constraints have to be taken into account when building a diagnosis tool of fuel cell systems. One of the most constraining limitations is to be as least intrusive as possible. Indeed, it is preferable to use as less costly sensors as possible when considering industrial implementation. The second constraint is linked to the computation time of the diagnosis approach which should be fast enough to allow the implementation of an online diagnosis of fuel cell systems. These two factors motivate the choice of the k-NN algorithm, which is well known for its efficiency and simplicity of implementation. Results will be detailed in the final presentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».