Otomobillerde istifadə edilən proton mübadilə membranlı yanacaq hüceyrələri, hızlanma, yavaşlama ve değişen güç talebi niyəiyle davamlı olarak dinamik yük şəraitində çalışır. Membranın quruması, hüceyrə içinde fazla su yığılması veya katoda yeterli oksijen ulaşmaması gibi nasazlıqlar başlanğıcta yanacaq hüceyrəsinin çıxış gərginliyinda yalnız kiçik değişiklikler yarada bilər. Bu zayıf işaretler ölçmə gürültüsü ve normal tədqiqat dalgalanmaları içinde kaybolabildiği için nasazlıq çoğu zaman belirgin voltaj düşüşü başladıktan sonra fark edilir.

Bu tədqiqatda tədqiqatçılar, zaman sırası hâlindeki voltaj ölçməlerinden yanacaq hüceyrəsinin birbaşa gözlenemeyen iç elektrokimyasal durumunu temsil eden aşağı boyutlu bir “gizli vəziyyət” öğrenen LS-PINN adlı fizika məlumatlı neyron şəbəkəsi geliştirmiştir. Model; voltaj dizilerini işleyen artık keçidlı zamansal evrişim ağı, çok başlı dikkat mekanizması ve çift yönlü GRU qatını, yanacaq hüceyrəsinin polyarizasiya denklemleri ve eşdeğer devre impedans modeliyle birleştirmektedir.

Deneyler, her biri 347 cm² etkin alana sahip 10 hüceyrəden oluşan bir PEM yanacaq hüceyrəsi stekı üzerinde realleştirilmiştir. Normal tədqiqat, membranın quruması, su yığılması ve oksigen çatışmazlığı durumları; aşağı, orta ve yüksək cərəyan yoğunluklarında yaradılmışdır. Voltaj 4 Hz nümunəleme hızı ve 0,001 V çözünürlükle kaydedilmiş, impedans spektrumları 0,1 Hz ile 10 kHz arasında seyrek kararlı durum ölçməleri olarak alınmıştır.

Toplam 10.785 zaman pəncərəsi oluşturulmuş ve deney şəraitarı təxminən %70 təlim, %30 test olacak biçimde, pencere istehsalinden önce ayrılmıştır. Eğitim nümunəlerinin yalnız %20’sinin nasazlıq etiketi istifadə edilmiş; etiketsiz nümunəler fiziksel yeniden yapılandırma ve tutarlılık kayıplarına katkıda bulunmuştur.

Tam LS-PINN modeli özgün test kümesinde %98,67, sinifları dengelenmiş test kümesinde ise %98,62 dəqiqlik elde etmiştir. En iyi müqayisə modeli V-ECM-Fusion’a göre dəqiqlik artışı sırasıyla 4,96 ve 7,17 yüzde puandır. Fiziksel kısıtların bulunmadığı zaman sırası modelinden tam modele geçildiğinde dəqiqlik %85,91’den %98,67’ye yükselmiştir.

Modelin voltajdan çıkardığı toplam polyarizasiya direnci, membranın qurumasında tədqiqatda bildirilen değerlere göre 13,5–17 saniye, su yığılmasınde 29,5–38,5 saniye ve oksigen çatışmazlığınde 1–1,5 saniye erken anomali göstəricisi üretmiştir. Ancak bu müqavimət davamlı ölçülmüş bir impedans değeri değildir; seyrek EIS ölçməleriyle kalibre edilen neyron şəbəkəsinın voltajdan çıkardığı fiziksel bir vekil göstəricidir.

Tədqiqat umut verici olsa da nəticəlar tek bir laboratuvar stekı, üç yük düzeyi ve kontrollü olarak yaradılan üç nasazlıq türüyle sınırlıdır. Zaman penceresi uzunluğu, ağ qatlarının ayrıntılı boyutları, eşik ve yumuşatma parametreleri ile seyrek EIS eşleşmelerinin sayısı tam olarak açıqlanmamıştır. Uzun süreli avtomobil testleri, birleşik nasazlıqlar, stek yaşlanması, sensör bozulması ve fərqli çevre şəraitləri henüz qiymətləndirilməmişdir.

PEM yanacaq hüceyrələrinde erken nasazlıq niyə zordur?

Proton değişim membranlı yanacaq hüceyrəsi, elektrokimyasal süreçlerle elektrik üreten ve otomotiv uygulamalarında hızlı yük değişimlerine yanıt vermesi gereken karmaşık bir sistemdir. Hücre voltajı kolaylıkla ölçülebilir; lakin membranın su içeriği, elektrot yüzeyindeki reaksiyon etkinliği, oksijen taşınımı ve iç müqavimət gibi süreçler birbaşa ve davamlı olarak ölçülemez.

Başlangıç aşamasındaki nasazlıqlar şu niyəlerle dışarıdan fark edilmesi güç işaretler yarada bilər:

• Voltaj değişiminin genliği kiçik olabilir.
• Nasazlıq işareti yük değişimlerinin oluşturduğu normal dalgalanmalara benzeyebilir.
• Ölçmə gürültüsü kiçik voltaj eğilimlerini maskeleyebilir.
• Farklı nasazlıqlar çıxış gərginliyinda birbirine benzeyen düşüşler yarada bilər.
• İç elektrokimyasal değişim ile dış voltaj tepkisi arasında zaman farkı bulunabilir.

Bu niyəle yalnız “voltaj müəyyən bir değerin altına düştüğünde alarm ver” yaklaşımı, iç süreçte daha önce başlayan bozulmayı kaçırabilir. Tədqiqatın əsas hedefi, voltaj henüz açıq bir nasazlıq işareti göstərmeden önce iç müqavimət ve kütle aktarımıyla əlaqəli değişimleri model aracılığıyla ortaya çıkarmaktır.

Tədqiqatda hansı nasazlıqlar araşdırılmışdır?

Tədqiqatçılar normal tədqiqatya ek olarak üç əsas nasazlıq durumu oluşturmuştur:

Membran quruması

Membran ve katalizör qatındaki su miktarı azaldığında proton iletkenliği zayıflayabilir. Tədqiqatda bu durum, bağıl nemin %0’a indirilmesi ve stek sıcaklığının normal şəraita göre yükseltilmesiyle yaradılmışdır. Kuruma nasazlıqsının iç müqavimət ve reaksiyon polyarizasiyaunda daha yavaş birikimli değişim oluşturması beklenmektedir.

Su birikmesi

Yanacaq hüceyrəsi içinde sıvı su yığılması, oksijenin məsaməli qatlardan katalizör yüzeyine taşınmasını engelleyebilir. Tədqiqatda su yığılması; daha aşağı stek sıcaklığı ve %70 bağıl nem şəraituyla yaradılmışdır. Bu nasazlıqnın xüsusiyyətle yüksək yükte oksijen kütle aktarım direncini hızlı biçimde yükselttiği bildirilmişdir.

Oksijen yetersizliği

Katoda gönderilen hava miktarının düşürülmesi, oksijen derişimini ve sınırlayıcı cərəyan kapasitesini azaltır. Tədqiqatda oksigen çatışmazlığı, hava stokiyometrik oranının normal değerin altına indirilmesiyle yaradılmışdır. Bu nasazlıq daha ani geliştiği için iç mekanizma göstəricisi ile dış voltaj tepkisi arasındaki zaman farkı diğer nasazlıqlardan daha kısa bulunmuştur.

Tədqiqatın əsas yaklaşımı nədir?

Modelin çevrimiçi tanı girişsi, yanacaq hüceyrəsi stekının voltaj zaman sırasıdir. Tədqiqatçılar voltajdan iki kanal üretmiştir:

1. Ham voltaj dizisi,
2. Voltajın birinci dereceden farkı.

s numaralı örneğin ham voltaj dizisi şu şəkilde ifade edilmektedir:

\[ V^{(s)}=[v_1^{(s)},v_2^{(s)},\ldots,v_T^{(s)}] \]

Voltaj farkı dizisi şöyledir:

\[ \Delta v_t^{(s)}= \begin{cases} 0, & t=1 \\ v_t^{(s)}-v_{t-1}^{(s)}, & t=2,\ldots,T \end{cases} \]

İki kanal birleştirildiğinde modelin girişi oluşmaktadır:

\[ X^{(s)}=[V^{(s)},\Delta V^{(s)}]\in\mathbb{R}^{T\times2} \]

• \(T\): Zaman penceresindeki nümunə sayısıdır.
• \(v_t\): t anındaki stek voltajıdır.
• \(\Delta v_t\): Ardışık iki voltaj ölçməü arasındaki değişimdir.

Birinci fark kanalı, voltajın mutlak değerinden daha önce ortaya çıkabilecek yerel eğim değişimlerini ve ani geçişleri yakalamayı amaçlamaktadır.

“Yalnızca voltaj istifadə etan model” ifadesi necə anlaşılmalıdır?

Modelin avtomobil üzerinde çalışacak tanı ve təsnifat kolu voltajdan hareket etmektedir. Ancak model geliştirme aşaması tamamen voltajdan ibaret değildir:

• Cərəyan yoğunluğu ve zəruri tədqiqat böyüklükleri, polyarizasiya denklemlerinin sınır şəraitləri olarak istifadə edilmişdir.
• Seyrek EIS ölçməleri, impedans yeniden yapılandırma kolunu eğitmek için istifadə edilmişdir.
• Nasazlıq etiketleri, təlim nümunəlerinin %20’sinde təsnifat denetimi təmin etmişdir.

Dolayısıyla “voltaj tek girişdir” ifadesi, modelin çevrimiçi teşhis gözlemini tanımlar. Modelin öğrenme sürecinde istifadə edilən bütün bilgi mənbəlarını tanımlamaz. EIS gereksinimi çıkarım sırasında ortadan kalksa da fiziksel impedans eşlemesi daha önce ölçülmüş EIS verilənləriyle öğrenilmektedir.

Özellik çıkarma ağı necə tədqiqatktadır?

Tədqiqatnın 8. sayfasındaki Şekil 1, LS-PINN iş akışını üç ana bölümde göstərir: xüsusiyyət çıkarımı, fizika məlumatlı kısıtlar ve nasazlıq tanısı.

Artık keçidlı zamansal evrişim ağı

ResTCN modülü, voltaj dizisindeki kısa ve orta ölçekli yerel örüntüleri çıkarır. Artık keçid yapısı şu əlaqəyle göstərilir:

\[ H_l^{(s)}= \sigma\left( \mathcal{F}_{TCN}^{(l)}(H_{l-1}^{(s)}) +\mathcal{P}^{(l)}(H_{l-1}^{(s)}) \right) \]

• \(H_{l-1}\): Önceki qatın xüsusiyyətləridir.
• \(\mathcal{F}_{TCN}\): Zamansal evrişim bloğunun öğrendiği dönüşümdür.
• \(\mathcal{P}\): Boyut eşleme veya kimlik keçidsıdır.
• \(\sigma\): Etkinleştirme işlevidir.

Tədqiqatda ayrıca evrişimsel xüsusiyyət çıkarma sürecine Squeeze-and-Excitation kanal ağırlıklandırması eklendiği qeyd edilir. Ancak SE modülünün qat boyutları ve azaltma oranı verilmemiştir.

Çok başlı öz-dikkat

Çok başlı öz-dikkat mekanizması, zaman sırasınin birbirinden uzak bölümleri arasındaki əlaqələri öğrenmeye tədqiqatktadır. Böylece müəyyən bir anda görülen kiçik voltaj sapması, daha önceki tədqiqat davranışıyla birlikte qiymətləndirilə bilər.

Çift yönlü GRU

BiGRU, mevcut gözlem penceresini iki yönde işleyerek zaman içindeki bağlamı birleştirir:

\[ \overrightarrow{h_t}= GRU_f(a_t,\overrightarrow{h_{t-1}}) \]

\[ \overleftarrow{h_t}= GRU_b(a_t,\overleftarrow{h_{t+1}}) \]

\[ h_t=[\overrightarrow{h_t};\overleftarrow{h_t}] \]

Buradaki geri yönlü işlem, zorunlu olarak real gelecekteki avtomobil verisini istifadə etmək demək deyil. Model, o anda tamamı mevcut olan zaman pəncərəsini ters yönde de işler. Bununla birlikte tədqiqatda pencerenin uzunluğu ve hedef zamanın pencere içindeki kesin konumu verilmemiştir.

Gizli durum neyi temsil etmektedir?

Özellik çıkarma ağının yüksək boyutlu çıxışsı, daha kiçik bir vektöre sıkıştırılmaktadır:

\[ z_{raw}^{(s)}= f_{lat}(r^{(s)};\theta_z) \in\mathbb{R}^{d_z} \]

• \(r^{(s)}\): Zaman dizisinden çıkarılan xüsusiyyət temsilidir.
• \(z_{raw}^{(s)}\): Başlangıç gizli vəziyyətudur.
• \(d_z\): Gizli uzayın boyutudur.

Bu gizli vəziyyət birbaşa ölçülen fiziksel bir değişken değildir. Sinir ağının, voltajdaki ortak örüntülerden oluşturduğu aşağı boyutlu bir temsildir. Tədqiqatçılar bu temsilin yalnız sinifları ayırmasını değil, yanacaq hüceyrəsinin fiziksel denklemleriyle uyumlu parametreler üretmesini de zorunlu kılmıştır.

Zaman alanındaki fiziksel kısıt necə kurulmuştur?

Gizli durumdan üç zaman alanı parametresi çıkarılmaktadır:

• Değişim cərəyan yoğunluğu \(i_0\),
• Polarizasyon kolunun omik direnci \(R_{\Omega,pol}\),
• Etkin kütle aktarım parametresi \(k_{mt}\).

Yanacaq hüceyrəsi voltajı üç əsas polyarizasiya kaybı üzerinden yeniden oluşturulmaktadır:

\[ \widehat{V} =E_{rev} -\eta_{act} -\eta_{ohm} -\eta_{conc} \]

• \(E_{rev}\): Tersinir teorik voltajdır.
• \(\eta_{act}\): Elektrot reaksiyonlarının etkinleştirme kaybıdır.
• \(\eta_{ohm}\): Membran, temas ve iletkenlik mənbəlı omik kayıptır.
• \(\eta_{conc}\): Reaktant taşınımındaki sınırlamalardan doğan derişim kaybıdır.

Etkinleştirme aşırı potansiyeli, Butler–Volmer yaklaşımının simetrik biçimiyle modellenmiştir:

\[ \eta_{act} =\frac{R_g\Theta}{\alpha F} \sinh^{-1}\left(\frac{i}{2i_0}\right) \]

• \(R_g\): Gaz sabitidir.
• \(\Theta\): Mutlak temperaturtır.
• \(\alpha\): Yük aktarım katsayısıdır.
• \(F\): Faraday sabitidir.
• \(i\): Tədqiqat cərəyan yoğunluğudur.

Omik kayıp şu şəkilde ifade edilmektedir:

\[ \eta_{ohm}=iR_{\Omega,pol} \]

Sınırlayıcı cərəyan yoğunluğu ve derişim kaybı için istifadə edilən əlaqələr şöyledir:

\[ i_L=n_eFc_{O_2}k_{mt} \]

\[ \eta_{conc} =-\frac{R_g\Theta}{n_eF} \ln\left(1-\frac{i}{i_L}\right) \]

• \(n_e\): Elektron aktarım sayısıdır.
• \(c_{O_2}\): Oksijenin karakteristik derişimidir.
• \(i_L\): Sınırlayıcı cərəyan yoğunluğudur.

Yeniden yaradılan voltaj, pencerenin ortalama ham voltajıyla karşılaştırılmaktadır. Ayrıca \(i/i_L\) oranının fiziksel açıdan uygunsuz bir sınıra yaklaşmasını önleyen ayrı bir kayıp terimi istifadə olunur.

Frekans alanındaki impedans kısıtı necə kurulmuştur?

Gizli durumdan ikinci bir fiziksel parametre grubu çıkarılmaktadır:

• Eşdeğer devre omik direnci \(R_{\Omega,ecm}\),
• İki polyarizasiya kolunun müqavimətleri \(R_1\) ve \(R_2\),
• Sabit faz elemanı böyüklükleri \(Q_1\) ve \(Q_2\),
• Sabit faz üsleri \(\kappa_1\) ve \(\kappa_2\).

İkinci dereceden sabit faz elemanlı eşdeğer devre modeli şu şəkilde ifade edilmektedir:

\[ \widehat{Z}(\omega) =R_{\Omega,ecm} +\sum_{b=1}^{2} \left[ \frac{1}{R_b} +Q_b(j\omega)^{\kappa_b} \right]^{-1} \]

• \(\widehat{Z}(\omega)\): Yeniden yaradılan karmaşık impedanstır.
• \(\omega\): Açısal frekanstır.
• \(j\): Sanal birimdir.
• \(R_b,Q_b,\kappa_b\): b numaralı polyarizasiya kolunun parametreleridir.

İki kolun yer değiştirmesini önlemek için karakteristik gevşeme süreleri sıralanmaktadır:

\[ \tau_b=(R_bQ_b)^{1/\kappa_b}, \qquad \tau_1<\tau_2 \]

Tədqiqatnın DRT destekli yorumuna göre:

• \(R_1\): Daha kısa zaman ölçekli, ağırlıklı olarak elektrot ara yüzeyi ve yük aktarımıyla əlaqəli etkin polyarizasiya direncidir.
• \(R_2\): Daha uzun zaman ölçekli, ağırlıklı olarak oksijen kütle aktarımıyla əlaqəli etkin polyarizasiya direncidir.

Tədqiqatçılar bu eşlemenin mutlak olmadığını xüsusiyyətle belirtmektedir. İki müqavimət, birden fazla fiziksel süreci birlikte içeren toplulaştırılmış etkin parametrelerdir.

Toplam polyarizasiya direnci necə tanımlanmıştır?

Modelin erken anomali göstəricisi iki polyarizasiya kolunun toplamıdır:

\[ R_{total}=R_1+R_2 \]

Omik müqavimət bu toplama eklenmemiştir. Bunun niyəi omik direncin impedans eğrisinin yüksək frekans kesişimini belirlemesi; polyarizasiya yaylarının çapını temsil etmemesidir.

\(R_{total}\), ara yüzey reaksiyon direnci ile oksijen taşınım direncinin birleşik değişimini temsil eden model-tabanlı bir göstəricidir. Gerçek zamanlı olarak ölçülen bir sensör değeri değildir.

Zaman ve frekans alanları necə birbirine bağlanmıştır?

Zaman alanı ve frekans alanı kolları omik direnci birbirinden bağımsız olarak tahmin eder. İki tahminin birbirine tamamen zıt nəticəlar üretmesini önlemek için normalize edilmiş bir tutarlılık kaybı istifadə edilmişdir:

\[ \mathcal{L}_{\Omega} =\frac{1}{N} \sum_{s=1}^{N} \left[ \frac{ R_{\Omega,pol}^{(s)}-R_{\Omega,ecm}^{(s)} }{ 0.5\left( R_{\Omega,pol}^{(s)}+R_{\Omega,ecm}^{(s)} \right)+\varepsilon } \right]^2 \]

Bu kısıt iki fiziksel modelin tamamen eyni müqavimət değerini üretmesini zorunlu kılmaz; lakin ortak gizli vəziyyətdan fiziksel olarak çelişkili nəticəlar çıkmasını sınırlar.

Fiziksel bilgiler təsnifatya necə aktarılmıştır?

Fiziksel parametreler yalnız təlim kaybı olarak istifadə edilməmiş, gizli vəziyyətun son biçimine birbaşa eklenmiştir:

\[ z^{(s)} =z_{raw}^{(s)} +\psi\left( [z_{raw}^{(s)};g_{phy}(P^{(s)})] \right) \]

• \(P^{(s)}\): Modelin çıkardığı zaman ve frekans alanı parametreleridir.
• \(g_{phy}\): Fiziksel parametrelerden mekanizma temsili çıkarır.
• \(\psi\): Ham gizli vəziyyət ile fiziksel temsili birleştirir.
• \(z^{(s)}\): Fiziksel olarak düzeltilmiş son gizli vəziyyətdur.

Nasazlıq sinifı bu son temsilden hesaplanmaktadır:

\[ \widehat{y}^{(s)} =\operatorname{softmax}(h_{cls}(z^{(s)})) \]

Toplam təlim kaybı hansı bileşenlerden oluşmaktadır?

Model aşağıdaki birleşik amaç işleviyle eğitilmiştir:

\[ \mathcal{L} =\lambda_{cls}\mathcal{L}_{cls} +\lambda_V\mathcal{L}_V +\lambda_{lim}\mathcal{L}_{lim} +\lambda_Z\mathcal{L}_Z +\lambda_{param}\mathcal{L}_{param} +\lambda_{\Omega}\mathcal{L}_{\Omega} \]

Sınıflandırma kolunda, zor nümunəlere daha fazla ağırlık veren odaklanmış çapraz entropi kaybı ve etiket yumuşatma istifadə edilmişdir. Kayıp ağırlıkları validasiya kümesi performansına dayalı Bayesçi optimizasyonla seçilmiştir.

Yarı denetimli təlim necə uygulanmıştır?

Eğitim kümesindeki nümunəlerin yalnız %20’sinde nasazlıq etiketi korunmuştur. Geri kalan nümunəler təsnifat kaybına birbaşa katılmamıştır; lakin şu fiziksel görevlerde istifadə etılmaya devam etmiştir:

• Voltaj yeniden yapılandırma,
• Omik müqavimət tutarlılığı,
• Parametre düzenlileştirme,
• Sınırlayıcı cərəyan kısıtı.

Yalnızca real EIS ile eşleştirilen seyrek voltaj pencereleri impedans yeniden yapılandırma kaybına katkıda bulunmuştur. EIS bulunmayan pencereler için frekans alanı kaybı hesaplanmamıştır.

Eğitim EIS verilənlərine %2 Gauss pertürbasyonu uygulanmış, test EIS ölçməleri değiştirilmemiştir. Bu işlem yeni fiziksel deney üretmemekte; yalnız mevcut spektrumların kiçik gürültülü türevlerini təlimde istifadə etməktadır.

Deney stekı necə kurulmuştur?

Tədqiqatnın 23. sayfasındaki Şekil 3, PEM yanacaq hüceyrəsi stekını, hidrojen ve hava giriş-çıkışlarını, soğutma devresini, nemlendirme sistemini, elektronik yükü ve izleme bilgisayarını göstərir.

Nasazlıq şəraitləri necə yaradılmışdır?

Her işletme şəraitu üç kez tekrarlanmıştır. Sistem önce 1.800 saniye kararlı normal durumda çalıştırılmış, daha sonra kontrol değişkenleri değiştirilerek nasazlıq kademeli biçimde yaradılmışdır.

Örnekler necə ayrılmıştır?

Deney şəraitarı, kayan pencereler oluşturulmadan önce təxminən 7:3 oranında təlim ve test kümelerine ayrılmıştır. Aynı deney koşusundan gelen komşu pencereler eyni alt kümede tutulmuştur. Bu yaklaşım, neredeyse eyni komşu zaman pencerelerinin hem təlim hem test kümesine düşmesini önlemektedir.

Bu 10.785 pencere, 10.785 bağımsız fiziksel deney demək deyil. Çok sayıda pencere eyni deney şəraitarının ardışık ve kısmen örtüşen bölümlerinden istehsal edilmişdir. Bağımsız deney birimi, zaman pəncərəsinden çok deney koşusudur.

Voltaj yeniden yapılandırması ne göstərmişdir?

Tədqiqatnın 26. ve 27. sayfalarındaki Şekil 4, üç yük ve üç nasazlıq şəraitunda ham voltaj ile fiziksel denklemlerden yeniden yaradılan voltajı müqayisəktadır. Yeniden yaradılan eğriler genel voltaj düşüşlerini yakından izlemiş ve gürültüyü daha fazla yumuşatmıştır.

Yeniden yaradılan voltajın anomaliyi ham voltaja göre ortalama təxminən 1 saniye önce belirlediği bildirilmişdir. Düşük cərəyan yoğunluğundaki oksigen çatışmazlığı deneyinde ise yeniden yaradılan voltaj ham voltajdan 0,5 saniye sonra eşik aşmıştır. Tədqiqatçılar bunu aşağı yükte oksijen talebinin daha az olması ve yeniden yaradılan eğrinin daha yumuşak olmasıyla açıqlamaktadır.

EIS yeniden yapılandırması ne göstərmişdir?

Tədqiqatnın 28. sayfasındaki Şekil 5, ölçülen ve yeniden yaradılan EIS eğrilerini aşağı, orta ve yüksək cərəyan yoğunluklarında müqayisəktadır. Model, dört durumun polyarizasiya yaylarının genel biçimini ve böyüklük sıralamasını yakalamıştır.

Orta yükte aşağı ve orta frekans bölgelerinin uyumu daha güçlü görünürken yüksək yükte bazı yerel uyumsuzluklar artmıştır. Buna rağmen modelin yeniden oluşturduğu impedans eğrileri, ölçülen eğrilerle eyni genel değişim yönünü korumuştur.

Bu müqayisə yalnız real EIS ile eşleştirilmiş seyrek kararlı durum noktalarında yapılmıştır. Nasazlıq geçişinin her saniyesinde ölçülmüş bir impedans eğrisi bulunmamaktadır.

Toplam polyarizasiya direnci nasazlıqlara necə tepki vermiştir?

Tədqiqatnın 32. sayfasındaki Şekil 7, modelin her voltaj penceresinden çıkardığı \(R_{total}\) eğrisini üç yük düzeyinde göstərir.

• Membran qurumasında: Direnç daha yavaş ve davamlı biçimde yükselmiştir.
• Su birikmesinde: Oksijen taşınım yollarının sıvı suyla engellenmesine bağlanan daha dik bir yükseliş görülmüştür.
• Oksijen yetersizliğinde: Başlangıç sapmasını izleyen davamlı bir artış oluşmuştur.

Yük arttıkça nasazlıq durumları arasındaki müqavimət farkları belirginleşmiştir. Özellikle su yığılması ve oksigen çatışmazlığı yüksək cərəyan yoğunluğunda daha keskin impedans değişimleri üretmiştir.

Model ne kadar erken uyarı vermiştir?

Düşük yükteki membranın quruması satırında sayısal tutarsızlık bulunmaktadır. Ham voltajın 1830,5 saniyede, \(R_{total}\) göstəricisinin 1805,5 saniyede eşik aşması 25 saniye fark yaradır; lakin cədvəlda 15 saniye yazmaktadır. Bu niyəle o satırın kesin erken uyarı süresi doğrulanamamaktadır.

Diğer satırlarda bildirilen farklar, ham voltaj zamanı ile \(R_{total}\) zamanı arasındaki aritmetik farkla uyumludur.

38,5 saniyelik erken uyarı nə deməkdir?

Bu nəticə, modelin yüksək cərəyan yoğunluğundaki kontrollü su yığılması deneyinde çıkardığı \(R_{total}\) eğrisinin, ham voltaj için müəyyən edilən anomali eşiğinden 38,5 saniye önce kendi eşiğini aşmasıdır.

Nəticə şu anlamlara gelmez:

• Yanacaq hüceyrəsinin real fiziksel nasazlıqsının tam olarak 38,5 saniye önce başladığının bağımsız bir sensörle kanıtlandığı demək deyil.
• Sürekli EIS ölçməünün 38,5 saniye önce alarm verdiği demək deyil.
• Bütün su yığılması olaylarında eyni sürenin elde edileceği demək deyil.
• Aracın sürücüsüne veya kontrol sistemine birbaşa 38,5 saniyelik garantili müdahale süresi sağlandığı demək deyil.

Erken uyarı süresi; normal dönemden hesaplanan eşik, eğrinin yumuşatılması ve eşik üzerinde kalma şəraituna bağlıdır. Tədqiqat, yumuşatma penceresi ve ardışık eşik aşımı sayısı gibi ayrıntıları tam olarak vermediği için bu nəticə eyni veriden bağımsız olarak yeniden hesaplanamamaktadır.

Gizli durum təsnifatyı ne kadar iyileştirmiştir?

Tədqiqatçılar, aşağı boyutlu gizli vəziyyətun çıkarıldığı LS-PINN’i, eyni xüsusiyyət çıkarıcı ve fiziksel kolları istifadə etıp yüksək boyutlu xüsusiyyətləri birbaşa siniflandıran RV-PINN ile karşılaştırmıştır.

Tədqiqatnın 35. sayfasındaki Şekil 8, gizli vəziyyət istifadə etılmadığında xüsusiyyətle su yığılması ve oksigen çatışmazlığı arasında daha fazla karışıklık bulunduğunu göstərir.

Ancak bölüm metnindeki sinif bazlı oranlar, Şekil 8’deki özgün test matrisi yerine daha sonra verilen dengelenmiş test matrisindeki değerlere karşılık gelmektedir. Şekil 8’de LS-PINN sinif oranları təxminən %98,6, %99,7, %98,1 ve %98,4 iken metinde %98,7, %99,5, %97,9 ve %98,4 yazılmıştır. Bu kiçik fark, iki test kümesinin sinif oranlarının anlatıda karıştırılmış olabileceğini düşündürmektedir.

Ablasyon deneyi hansı bileşenlerin etkili olduğunu göstərmişdir?

Her model on fərqli rastgele başlanğıcla tekrar edilmiştir. Tədqiqatnın 37. sayfasındaki kutu qrafikleri, bileşenler eklendikçe dəqiqliyin düzenli olarak yükseldiğini göstərir.

Salt zaman sırası ağı M3’ten tam fizika məlumatlı M6’ya geçiş, 12,76 yüzde puanlık artış təmin etmişdir. Empedans kısıtı tek başına polyarizasiya kısıtından 1,70 yüzde puan daha yüksək dəqiqlik üretmiştir. İki kısıt birlikte istifadə etıldığında ayrı ayrı istifadəların üzerinde nəticə əldə edilmişdir.

Diğer modellerle müqayisə

LS-PINN, en güçlü müqayisə modeli V-ECM-Fusion’dan özgün testte 4,96, dengelenmiş testte 7,17 yüzde puan daha yüksək dəqiqlik təmin etmişdir.

Özgün ve dengelenmiş test arasındaki LS-PINN farkı yalnız 0,05 yüzde puandır. Bu nəticə, modelin normal sinifın fazla olmasından diğer metodlere göre daha az yararlandığını göstərir. Bununla birlikte dengelenmiş test kümesi rastgele alt nümunəleme yoluyla yaradılmışdır; fərqli alt nümunəlem seçimlerindeki değişkenlik ayrıca verilmemiştir.

Tədqiqatnın güclü tərəfləri nelerdir?

• Gerçek PEM yanacaq hüceyrəsi stekı üzerinde kontrollü deney yapılmıştır.
• Üç fərqli yük düzeyi ve üç tipik nasazlıq sınanmıştır.
• Deney şəraitarı pencerelemeden önce təlim ve test olarak ayrılmıştır.
• Model yalnız nasazlıq sinifı üretmemiş; voltaj ve EIS yeniden yapılandırmaları da realleştirmiştir.
• EIS ölçməleri test təsnifatsına birbaşa giriş olarak verilmemiştir.
• Yalnızca %20 etiketle yarı denetimli təlim uygulanmıştır.
• Ablasyon modelleri on rastgele başlanğıcla tekrarlanmıştır.
• Özgün ve sinif dengeli test kümeleri ayrı qiymətləndirilmişdir.
• Toplam polyarizasiya direncinin fiziksel yorumu DRT analiziyle desteklenmiştir.
• Tədqiqat, davamlı müqavimət göstəricisinin ölçülmüş EIS değil model-tabanlı vekil olduğunu açıqça kabul etmektedir.

Tədqiqatnın əsas məhdudiyyətları nelerdir?

• Nəticəlar tek bir 10 hüceyrəli laboratuvar stekına aittir.
• Nasazlıqlar kontrollü temperatur, nem ve hava stokiyometrisi değişimleriyle yaradılmışdır.
• Gerçek avtomobiltaki titreşim, çevre sıcaklığı, yol şəraitu ve kontrol sistemi etkileşimleri sınanmamıştır.
• Birleşik veya eş zamanlı nasazlıqlar qiymətləndirilməmişdir.
• Yığın yaşlanması ve uzun süreli malzeme bozunması modele dâhil edilmemiştir.
• EIS, nasazlıq geçişi sırasında davamlı ölçülmemiş; yalnız kararlı durumlarda seyrek olarak alınmıştır.
• \(R_{total}\) eğrisi birbaşa ölçmə değil, voltajdan çıkarılan model tahminidir.
• Seyrek EIS ile eşleştirilen toplam pencere sayısı bildirilmemiştir.
• Zaman penceresi uzunluğu ve örtüşme oranı qeyd edilməmişdir.
• ResTCN qatları, filtre sayıları, dikkat başlıkları, BiGRU birimleri ve gizli vəziyyət boyutu açıqlanmamıştır.
• Eniyileyici, öğrenme oranı, toplu işlem böyüklüğü ve təlim epoch sayısı açıqça raporlanmamıştır.
• Erken anomali eşiğinin tam formülü, yumuşatma penceresi ve davamlılik şəraitu verilmemiştir.
• Tablo 4’ün aşağı yükteki membranın quruması satırında aritmetik tutarsızlık bulunmaktadır.
• İki fərqli bölümde verilen sinif bazlı LS-PINN oranları kiçik fərqlilıklar göstərir.
• Mənbə kodu, model ağırlıkları ve ham deney verilənləri için açıq erişim keçidsı verilmemiştir.
• Çıkarım süresi, bellek istifadəsi ve otomotiv kontrol biriminde tədqiqat maliyeti ölçülmemiştir.
• Alarmın yanlış pozitif ve yanlış negatif oranı ayrı bir erken uyarı deneyiyle raporlanmamıştır.

Tədqiqat neyi dəstəkləyir?

• Voltaja uygulanan fizika məlumatlı gizli vəziyyət öğreniminin kontrollü nasazlıq təsnifatsında güçlü nəticə verebildiğini,
• Seyrek EIS denetiminin voltajdan fiziksel impedans parametreleri çıkaran bir modelin təliminde istifadə edilə biləcəyini,
• Polarizasyon ve impedans kısıtlarının yalnız zaman sırası xüsusiyyətlərine göre sinif ayrımını geliştirebildiğini,
• Toplam polyarizasiya direncinin bazı kademeli su yönetimi nasazlıqlarında dış voltajdan daha erken değişebileceğine əlaqən deneysel-modelsel kanıt bulunduğunu,
• Etiketi bulunmayan voltaj nümunəlerinin fiziksel kayıplar aracılığıyla təlimde değerlendirilebildiğini dəstəkləyir.

Tədqiqat neyi sübut etmir?

• Bütün otomotiv PEM yanacaq hüceyrələrinde %98,67 dəqiqlik elde edileceğini sübut etmir.
• Her su yığılması nasazlıqsının 38,5 saniye önce belirlenebileceğini göstərmir.
• \(R_{total}\) eğrisinin real vaxtlı ölçülen fiziksel müqavimətle her anda eyni olduğunu sübut etmir.
• Modelin bileşik nasazlıqları ayırabildiğini göstərmir.
• Yaşlanmış steklarda veya fərqli membran ve katalizör yapılarında eyni sonucu garanti etmemektedir.
• Yanlış alarm oranının real avtomobil istifadəsi için kabul edilebilir olduğunu sübut etmir.
• Modelin otomotiv sinifı gömülü donanımda real vaxtlı çalışabileceğini göstərmir.
• Tədqiqatda müəyyən edilən eşiklerin başka bir steka birbaşa aktarılabileceğini göstərmir.

Türkiyə baxımından necə değerlendirilmelidir?

Tədqiqat müəyyən bir ülkeye özgü sosyal veya bölgesel veri sunmamakta; yanacaq hüceyrəli taşıtlar ve hidrojen tabanlı enerji sistemleri için genel bir mühendislik metodi geliştirmektedir. Bu niyəle nəticəlar Türkiyədəki tədqiqat merkezleri, otomotiv istehsalçıleri ve enerji teknolojisi geliştiricileri açısından sınanabilir bir metod önerisi niteliğindedir.

Türkiyədə benzer bir sistemin değerlendirilmesi için şu aşamalar zəruridir:

• Farklı güç ve hüceyrə sayısındaki yerli veya ticari PEM steklarında veri toplanması,
• Sıcak ve soğuk iklim şəraitlərinın etkisinin sınanması,
• Uzun süreli yaşlanma ve dinamik avtomobil çevrimlerinin eklenmesi,
• Birleşik su, hava ve temperatur nasazlıqlarının oluşturulması,
• Eşiklerin bağımsız test şəraitarında sabitlenmesi,
• Modelin real avtomobil kontrol donanımındaki gecikme ve mənbə tüketiminin ölçülmesi,
• Yanlış alarm maliyetinin güvenlik stratejileriyle birlikte değerlendirilmesi,
• Çevrimiçi veya hızlı EIS ile model-tabanlı \(R_{total}\) göstəricisinin doğrulanması.

Tədqiqatdaki sayısal dəqiqlik ve erken uyarı süreleri, yeni steklar üzerinde bağımsız validasiya yapılmadan birbaşa tasarım veya güvenlik sınırı olarak istifadə etılamaz.

Tədqiqatnın Metodi ve Nəticələrı

Teknik metod özeti

Ana nicel nəticələr

Nəticəların güvenilirliğini artıracak ek tədqiqatlar

• Deney verilənlərinin ve mənbə kodunun yayımlanması,
• Zaman penceresi ve bütün ağ hiperparametrelerinin açıqlanması,
• Seyrek EIS eşleşmelerinin sayısının ve dağılımının verilmesi,
• Eşik ve yumuşatma algoritmasının tam olarak raporlanması,
• Erken uyarı performansının yanlış alarm oranıyla birlikte değerlendirilmesi,
• Farklı yanacaq hüceyrəsi steklarında dış validasiya yapılması,
• Gerçek zamanlı veya daha sık EIS ölçməleriyle \(R_{total}\) eğrisinin sınanması,
• Birleşik nasazlıqlar ve değişen nasazlıq şiddetlerinin incelenmesi,
• Yaşlanma, sensör kayması ve çevresel bozucu etkilerin eklenmesi,
• Gömülü donanımda çıkarım süresi ve enerji tüketiminin ölçülmesi,
• Bağımsız deney şəraitarı üzerinden güven aralıklarının hesaplanması,
• Tablo 4’teki erken uyarı aritmetiğinin düzeltilmesi.

Mənbə ve Metod Notu

• Tədqiqatnın özgün adı: Physics-Informed Latent State Learning with Polarization and Impedance Constraints for Early Anomaly Identification and Fault Diagnosis of Automotive PEM Fuel Cells
• Yazarlar: Jiaming Zhang; Changqing Du; Fuwu Yan; Zhe Li; Mingyang Nie; Jing Zhu; Liangdong Li; Wenchao Zhu
• Yazar sıralaması: Yazarlar yukarıda tədqiqat metnindeki sırayla verilmiştir.
• Eş katkı veya eş birinci müəlliflık: Beyan bulunmamaktadır.
• Sorumlu müəllif: Fuwu Yan
• Sorumlu müəllif e-postası: yanfw@whut.edu.cn
• Birinci qurum: Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive Components, Wuhan University of Technology, Wuhan, Çin
• İkinci qurum: Foshan Xianhu Laboratory, Foshan, Çin
• Üçüncü qurum: Nanyang Technological University, School of Mechanical and Aerospace Engineering, Sinqapur
• Tədqiqat yılı: 2026
• Kesin nəşr tarihi: Başlık sayfasında tarih bulunmamaktadır.
• Mənbə türü: Hakem qiymətləndirməsinden geçmemiş preprint tədqiqat metni
• Yayın platformu: SSRN
• Preprint DOI: 10.2139/ssrn.7195879
• Resmî kayıt:SSRN resmî tədqiqat sayfası
• Kalıcı DOI keçidsı:10.2139/ssrn.7195879
• Dergi: Hakemli bir dergide yayımlandığı doğrulanamamıştır.
• Hakemlik durumu: Tədqiqatnın her sayfasında hakem qiymətləndirməsinden geçmediği qeyd edilir.
• Finansman: National Key R&D Program of China, 2022YFB4003703; Foshan Xianhu Laboratory of the Advanced Energy Science and Technology Guangdong Laboratory, XHRD2024-11233100-01
• Çıkar çatışması: İncelenen metinde ayrı bir çıkar çatışması beyanı bulunmamaktadır.
• Veri erişimi: Ham deney verilənləri için açıq erişim keçidsı verilmemiştir.
• Kod ve model ağırlıkları: Açık mənbə keçidsı verilmemiştir.

Bu Verianla makalesinin bilimsel içeriği yalnız yüklenen tədqiqatnın metni, denklemleri, cədvəlları, deney şəraitləri, mimari şemaları, impedans qrafikleri, erken uyarı analizleri, ablasyon nəticəları ve müqayisəlı deneyleri esas alınarak hazırlanmıştır. Dış mənbəlar yalnız müəllif kimliği, qurum, DOI, platform ve nəşr durumunun bibliyografik olarak doğrulanması amacıyla istifadə edilmiş; dış mənbəlardan bilimsel bulgu eklenmemiştir.

Tədqiqatnın “voltajı tek tanı girişsi olarak istifadə etmə” ifadesi, çevrimiçi çıkarım aşaması için geçerlidir. Eğitim sırasında cərəyan yoğunluğu ve diğer tədqiqat böyüklükleri fizik denklemlerinde sınır şəraitu, seyrek EIS ölçməleri ise frekans alanı denetimi olarak istifadə edilmişdir.

Sürekli \(R_{total}\) eğrisi real vaxtlı ölçülmüş impedans değildir. Her voltaj penceresinin gizli vəziyyətundan, seyrek EIS ölçməleriyle eğitilmiş eşdeğer devre parametre eşleme kolu tarafından çıkarılan model-tabanlı fiziksel bir vekildir. Tədqiqatnın nəticə bölümü de bu sınırlılığı kabul etmektedir.

Tablo 4’te aşağı cərəyan yoğunluğundaki membranın quruması için verilen zamanlar ile “15 saniye” erken uyarı değeri aritmetik olarak uyuşmamaktadır. Ayrıca gizli vəziyyət müqayisəsının anlatı metnindeki sinif oranları, eyni bölümdeki özgün test matrisinden ziyade dengelenmiş test matrisine karşılık gelmektedir. Bu noktalar sessizce düzeltilmemiştir.

Tədqiqat rəyçi qiymətləndirməsindən keçməmiştir. Nəticələr, tek bir laboratuvar stekı ve kontrollü nasazlıq senaryolarıyla sınırlı olduğundan real otomotiv uygulaması için bağımsız steklar, uzun süreli avtomobil istifadəsi, çevresel bozucular, yaşlanma ve birleşik nasazlıqlar altında ek validasiya lazımdır.