一种面向燃料电池电堆的数字化装配系统及装配方法

本发明属于燃料电池，具体涉及一种面向燃料电池电堆的数字化装配系统及装配方法。

背景技术：

1、近些年，燃料电池作为一种将燃料和氧化剂的化学能直接转化为电能的装置，日益受到国际与社会的广泛关注，被认为是21世纪首选的清洁、高效的发电技术。其中，质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,pemfc)由于其能量密度高、能量转化效率高、清洁环保、工作温度低等优势，在交通运输、航空航天及电力存储等诸多领域得到广泛应用。

2、pemfc主要由双极板、膜电极组件、密封元件和端板经层叠式装配而成；鉴于层叠式的结构特点，在电池装配的零部件环节，需要考虑关键零部件的设计特征与制造误差的影响；在电池组装环节需要考虑装配工艺和装配误差的影响；在电池工作环节需要考虑运行工况的影响；整个装配过程具有工艺流程长、多物理场耦合、参数量大等特点；装配质量的好坏会对电池性能和使用寿命产生直接影响。现阶段，电堆的装配方法主要包括人工装配、半自动化设备装配以及全自动设备装配，随着辅助机械设备的引入，电池的装配速度得到显著的提升，但仍然存在诸如：装配过程数据未充分利用、装配工艺确定依赖经验、装配过程无法动态展现、装配质量无法实时评估、装配工艺实时调整等问题，这些问题直接限制了电池装配质量的进一步提升。

3、经过现有技术的文献调研发现，中国发明专利cn111463466b公开的一种具有复合功能的自适应燃料电池装配结构，该结构利用限位条来进行零部件的定位，利用可调端板与缓冲端板分别对电池厚度和装配压力进行调整，提高了装配效率与装配过程中电堆装配力的均匀性。中国发明专利申请cn108539240a公开的一种燃料电池电堆的装配装置及方法，该方案利用压机压制燃料电池堆，再通过弯折机构和焊接模块将钢带弯折并焊接在电堆上，从而极大提升了人工装配燃料电池电堆的效率。中国发明专利cn114927740b公开的一种燃料电池电堆及其压紧装配方法，该方案利用涨紧部件和绑带，在不影响电堆输出功率的情况下减小燃料电池电堆堆叠的厚度，提高了电堆堆叠的精度。

4、中国发明专利cn112836391b公开了一种基于模型驱动的燃料电池电堆装配方法，基于模型驱动方法，针对电堆装配性能需求，建立电堆零部件加工质量评价模型、电堆模块装配质量评价模型、电堆总体装配质量评价模型，对电堆零部件、电堆模块进行分级处理，并获得总电堆中，电堆零部件、电堆模块的最佳装配顺序，结合多工位装配生产线实现燃料电池电堆连续装配。该技术可以根据电堆模块综合评价指标和电堆综合评价指标，得到零部件以及电堆模块最优排列方案，实现燃料电池电堆产品装配质量最优化，但因为其模块之间是单向传输信息的，所以无法实现动态实时展现装配过程中信息，因此对燃料电池的性能监控和提升还有待进一步提高。

5、中国发明专利cn117217031b公开了一种用于燃料电池电堆的智能生产方法及系统，包括：根据整体性能需求数据、电堆性能需求数据确定待生产电堆的各个组成部件的第一生产数据；获取样本燃料电池系统的各项性能数据、属性数据及历史工作数据并据此确定样本电堆的各样本组成部件间的第一匹配关系模型和第一影响关系模型；根据第一匹配关系模型和第一影响关系模型对第一生产数据进行修改得到第二生产数据；根据第二生产数据生产出待生产电堆的各个组成部件；将各个组成部件组装成电堆并进行测试。尽管该技术可以对电堆的生产进行智能控制，而且充分评估各组成部件间的性能匹配关系、工作影响关系以更精细化地生产电堆的各组成部件，从而得到高质量的电堆，但是该技术并没有充分挖掘燃料电池电堆装配过程中电堆零部件及相关工艺参数的物理特性，无法实时评估、装配工艺无法实时调整，无法基于主要装配参数对电堆装配全工艺流程进行实时的性能最优化分析与策略修改制定。

6、上述已公开的燃料电池电堆装配装置及方案尚未分析装配零部件加工误差、零部件堆叠顺序以及电堆整堆压装位移对电堆装配质量的作用机制，不能充分利用装配过程中的数据，不能实时评估装配质量以及实时调整装配工艺，存在电池因装配过程失误以及重复调试而带来性能损失的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向燃料电池电堆的数字化装配系统及装配方法，其充分利用装配过程中的数据构建出装配数字化模型，基于统一建模的方法实现模型的集成与管理，并通过几何和数据重构实现燃料电池装配实际过程与燃料电池装配数字化模型的实时交互，使得燃料电池电堆装配数字化模型可以精准反应实际空间装配过程中电堆的多物理场状态。数字化模型利用系统的数据不仅可以在数字空间精准复现燃料电池的装配过程，高效地预测装配结果并基于此实现电堆装配工艺优化，为实际电堆装配工艺流程提供指导，从而提高电堆装配质量和效率，提升燃料电池的性能，降低电池因装配过程失误以及重复调试而带来的成本损失。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：本发明提出一种面向燃料电池电堆的数字化装配系统，包括物理空间，数字空间以及进行两者之间的信息交互；其中，所述的物理空间即物理层，对应实际电堆装配的全工艺流程，包括零部件的筛选和堆叠、电堆的压装和电堆测试以及工艺流程所涉及的装置和物料；数字空间包括功能层、模型层和数据层；其中功能层的功能模块与物理层中的工艺流程一一对应，功能层通过调用模型层中的具体模型对实际电堆装配工艺进行分析和优化；模型层包括对数据层存储数据进行处理后得到的数据模型，基于数据模型进行电堆装配状态预测的多物理场行为分析模型和基于多物理场行为分析模型进行电堆装配指导的服务模型，并通过统一建模的方法实现模型的集成和管理，利用几何重构和数据重构方法实现模型的可视化交互；数据层对装配全工艺流程的全部信息进行存储和处理；所述的物理空间与数字空间的信息交互通过交互层完成；各层共同协作实现燃料电池电堆全工艺过程的装配指导；基于该系统指导电堆装配，具体装配方法包括以下步骤：

3、s1：零部件筛选，通过多种零部件测量工具获取零部件几何形状、表面形貌等实际加工信息并建立对应的零部件数据模型，之后在零部件数据模型的基础上进行零部件加工质量评估，依次选取合格的零部件并进行分级编号，基于零部件数据模型调用堆叠分析模块，压装分析模块和性能分析模块以制定初步的零部件堆叠顺序与电堆压装位移；

4、s2：零部件堆叠，以s1得到的装配顺序指导零部件堆叠，建立堆叠工艺数据模型，并在堆叠过程中实时采集装配误差，逐步完善堆叠工艺数据模型，通过调用堆叠分析模块实时更新待堆叠零部件的装配顺序，直到完成整堆零部件的堆叠；

5、s3：电堆压装，基于s2装配顺序得到的堆叠工艺数据模型，调用电堆压装分析模块和性能分析模块对电堆压装位移进行更新，建立压装工艺数据模型，并在压装过程中实时采集电堆装配参数，逐步更新压装工艺数据模型，通过调用压装分析模块和性能分析模块实时更新压装位移，直到完成电堆压装；

6、s4：电堆测试，对压装后的电堆进行性能测试并采集性能数据，将电堆实际性能数据与数字空间中性能模型的预测数据进行对比，从而对电堆装配分析模型进行精度标定，为后续电堆的装配提供更加准确的指导，最终得到装配完成的燃料电池电堆。

7、所述的物理层，在执行实际的电堆装配工艺流程时，能够采集包括零部件筛选、零部件堆叠、电堆压装和电堆测试在内的四个主要装配工艺流程的具体参数，并通过交互层传递到数字空间中，进而基于数字空间的装配指导完成实际燃料电池电堆装配。

8、所述的模型层由三类模型组成，包括数据模型、多物理场行为分析模型和电堆装配服务模型，其中数据模型和多物理场行为分析模型共同构成燃料电池电堆装配数字化模型。数据模型包含了燃料电池装配工艺过程经过处理后的全部数据，包括零部件几何信息、物料信息、堆叠工艺参数、压装工艺参数、装配误差等；多物理场行为分析模型包括在燃料电池电堆装配过程中对力行为、电行为、热行为、水气传输行为等进行分析预测的机理模型及其代理模型，通过调用数据模型中的参数信息进行求解，并根据结果数据动态更新数据模型；电堆装配服务模型，作用于功能层，通过分析模型的结果作为输入求解得到优化的装配方案，包括零部件成形质量评估模型、堆叠顺序优化模型、压装位移优化模型、以及燃料电池性能预测模型。为了提高上述模型的准确性，系统运行过程中将模型的预测结果与物理空间采集到的数据进行对比，进而实现模型层的迭代更新。

9、所述的模型层中数据模型、多物理场行为分析模型和电堆装配服务模型的构建步骤为：

10、1)根据数据采集装置得到的信息建立数据模型；

11、2)基于步骤1)建立的数据模型，构建机理模型及其代理模型组成多物理场行为分析模型，实现装配过程多物理场的参数预测；

12、3)基于步骤2)构建的多物理层行为分析模型，并结合多目标优化算法完成服务模型的构建，实现电堆装配过程的工艺优化。

13、具体的：数据模型构建与更新方法，主要包括以下步骤:

14、101)基于建模软件构建的理论几何模型，实现物理对象理论几何状态在数字空间的复现，从而构成基本的零部件数据模型；

15、102)基于步骤101)的零部件数据模型，利用扫描仪等对物理空间零部件状态信息进行数据采集，获取零部件的信息并通过点云配准、逆向工程等技术实现重构，进而在数字空间中反映待装配零部件的真实状态，如双极板尺寸误差、双极板形状误差等，并通过零部件实体类中的参数接口对零部件数据模型进行更新；

16、103)基于步骤102)的零部件数据模型，利用多物理场行为分析模型对装配过程中物理行为进行求解，得到的结果结合零部件数据模型从而构建基本的堆叠工艺数据模型和压装工艺数据模型；

17、104)基于步骤103)的堆叠工艺数据模型和压装工艺数据模型，结合多种滤波算法对传感器等实时采集的数据进行处理，得到实际电堆装配体的装配信息，如电堆四个侧面的直线度误差和两端面的平行度误差等，并利用电堆装配体类中的参数接口对堆叠工艺数据模型和压装工艺数据模型进行更新。

18、作为优选的技术方案，步骤102)所述的物理空间零部件状态信息的获取，其具体方法为：对于零部件的几何尺寸数据采集使用高精度激光扫描仪来获取极板零件的轮廓信息，并基于公式：

19、

20、选择迭代最近点算法(iterative closest point,icp)对实际点云进行配准处理，其中和是原点云ps和目标点云pt的对应点，r*与t*分别为使得上述公式最小的旋转矩阵r和平移向量t的值，进而获取双极板的轮廓偏差。

21、作为优选的技术方案，步骤104)所述的对装配过程数据进行采集与处理，其具体方法为：在装配时通过传感器获取的旋转伺服位置、速度，线性伺服位置、速度，装配压力等参数，并基于公式：

22、

23、其中，y(n)表示滤波器的输出信号，x(n)表示滤波器的输入信号，windowsize表示滤波器的窗口大小；差分方程中的每一项表示了一段时间内的输入信号的加权平均值，可通过调整窗口大小来控制滤波器的平滑程度；使用滑动滤波技术实现传感器信号的平滑处理对原始数据进行滤波处理，获取相对稳定无噪声的数据。

24、作为优选的技术方案，在测量电堆侧面直线度时，采用两端点连线法，找出最小误差的直线度测量值。

25、作为优选的技术方案，在测量电池电堆的平面度误差时，采用lsm(least squaremethod)算法，利用被测平面上的被测数据点集，拟合出最小二乘的中心平面作为参考平面。

26、作为优选的技术方案，在测量电堆两端板平行度误差时，采用迭代法对电堆两端面的平行度进行评定。

27、所述的多物理场行为分析模型构建，主要包括以下步骤：

28、s1)建立包含燃料电池电堆零部件设计信息和加工信息的几何模型；

29、s2)在步骤s1)所建几何模型的基础上，依次进行结构简化、材料设置、边界设置和网格化处理等，得到零部件尺寸误差和其他主要装配参数对电堆内部压力分布以及电堆整体力学状态的影响规律，构建燃料电池电堆装配过程力行为模型、电行为模型、热行为模型和水气传输行为模型；

30、s3)对步骤s2)中的模型进行求解，基于其结果构建仿真数据集，利用该数据集，结合深度学习方法建立燃料电池电堆多物理场行为分析模型，用来以提高机理模型的效率。

31、其中，所述的力行为模型分为局部机理模型与整体机理模型，局部机理模型分析零部件尺寸误差、主要装配参数对电堆内部压力分布的影响，整体机理模型用于评价端板变形与材料对电池堆的力学状态的影响；

32、201)燃料电池装配过程力行为局部机理模型构建：

33、该模型包含零部件几何尺寸参数、零部件材料参数、边界条件参数、装配工艺参数等，用于表征双极板加工误差,主要装配参数包括流道数、电堆节数和夹紧力对燃料电池电堆中双极板与气体扩散层之间平面内和贯穿平面方向的接触压力的影响。具体的，包括以下步骤：

34、2011)根据成形过程制造的实际双极板，建立尺寸误差的数学描述：

35、

36、其中，δh表示尺寸误差，为边缘与中的高度值的极差；

37、2012)基于下述公式评价平面内气体扩散层接触压力：

38、

39、其中，和分别是第i个气体扩散层和极板接触界面的最大接触压力和最小接触压力；

40、2013)基于下述公式评价贯穿平面方向的气体扩散层接触压力：

41、

42、其中为相同位置脊下的第i个和第(i-1)个电池层之间的接触压力差；

43、2014)开发一个参数化的物理模型用来模拟包含多个单电池的电堆的装配过程，基于上述评价公式得到燃料电池电堆平面和贯穿平面方向两个方向上尺寸误差、流道数、电堆节数和夹紧力与接触压力的关系；

44、2015)搭建实验平台对数值模型得到的结果进行验证。

45、202)燃料电池装配过程力行为整体机理模型构建：

46、类似于所述的装配过程力行为局部模型，力行为整体机理模型包含电堆整体几何尺寸参数、边界条件参数等，基于复合模型和材料性能等效方法，表征宏观装配参数，如端板材料，电堆压缩比与电堆节数对端板形变与端板夹紧力的影响影响。具体的，包括以下步骤：

47、2021)复合模型等效方法基于以下公式实现：

48、

49、其中v是复合材料的体积，σij,εij和分别表示原材料与等效材料在i-j平面上的应力、等效应力、应变和等效应变；表示k-l平面上的等效应变，是等效模型的刚度矩阵；

50、2022)基于以下公式得到气体扩散层的材料等效特性：

51、

52、其中，p是双极板的总受力，l是气体扩散层和双极板的长度，uc为气体扩散层的等效压缩性能；

53、2023)将燃料电池的核心部件组合成一个复合元件，并基于模型等效和性能等效对其它微观特征进行等效，在有限元软件中建立等效的燃料电池堆的模型；

54、2024)基于建立的等效物理模型与压力评价指标，得到端板材料、电堆压缩比与电堆节数对端板形变与端板夹紧力的影响；

55、2025)通过实验验证构建的等效有限元模型的正确性。

56、203)构建电堆装配电、热以及水气传输行为预测模型：电行为模型主要对燃料电池界面接触电阻和体电阻进行分析；热行为模型主要对电堆内部界面导热性、体导热性进行分析；水气传输行为模型主要对电堆内部的水气传输阻力进行分析；

57、该模型具体包含膜电极与气体扩散层、极板与气体扩散层的接触属性、材料类型以及材料表面处理状态，用于表征界面接触压力与接触电阻、接触热阻以及水气传输阻力的关系，进行燃料电池装配中接触电阻、接触热阻以及水气传输阻力的预测。具体的，包括以下步骤：

58、2031)获得电堆内部接触压力与接触电阻、接触热阻以及水气传输阻力的本构关系；

59、2032)建立模拟电场和力场的“电－力”耦合装配模型、模拟温度场与力场的“热-力”耦合装配模型以及模拟流场与力场的“水气传输-力”耦合装配模型。具体的，包括以下步骤：

60、20321)建立电堆内部的装配几何模型，其中采用的电堆装配零部件与步骤2031)中相同，并定义材料属性与施加边界条件等；

61、20322)建立接触关系：其中力接触关系通过传统接触对方法建立，电、热以及水气传输接触关系则基于对应的多物理场行为与接触压力的本构关系建立；

62、20323)基于上述步骤建立的模型同时施加力场载荷和多物理场载荷，获得膜电极与气体扩散层、极板与气体扩散层间接触电阻、接触热阻以及水气传输阻力，并通过施加一系列的装配压力，获得界面接触电阻、接触热阻以及水气传输阻力与接触压力的关系；

63、2033)通过与获得的本构关系结果进行对比，验证“电－力”、“热-力”以及“水气传输-力”耦合装配模型的正确性。

64、204)构建燃料电池装配过程多物理场行为分析代理模型：

65、该模型的输入为几何参数以及位移载荷或力载荷等工艺参数，输出为进行特定物理行为后表征力、电、热和水气传输等物理行为特性的参数，可作为机理模型的代理模型，进行燃料电池多物理场行为的快速预测，从而提高机理模型的执行效率。具体的，包括以下步骤：

66、2041)运行构建的多物理场行为分析机理模型，得到的结果位移信息、作为输出信息，几何参数以及位移载荷或力载荷等工艺参数作为输入信息，进而构建仿真数据集；

67、2042)基于步骤2041)的结果，根据具体的需求选取输入和输出参数，在仿真数据集的基础上建立指定功能的神经网络模型；

68、2043)将步骤2042)的结果与机理模型运行结果对比，然后用神经网络模型替代机理模型进行多物理场行为分析。

69、所述服务模型主要包括：零部件评估模型、零部件堆叠顺序优化模型、电堆压装位移优化模型以及电堆性能预测模型等。

70、作为优选的技术方案，所述的零部件评估模型主要基于多目标优化算法的满意度函数进行构建；通过运行步骤204)燃料电池装配过程多物理场行为分析代理模型中建立的力的预测模型，得到不同尺寸误差影响下的接触电阻、孔隙率和流道间接触压力分布并进行满意度计算，得到总体满意度与尺寸误差的关系。并按照不同满意度的要求，确定可接受的尺寸误差，进行零部件的筛选优化。

71、所述的满意度函数由以下公式建立：

72、

73、其中dr,分别为接触电阻、气体扩散层孔隙率、接触压力分布标准差。

74、作为优选的技术方案，所述的零部件堆叠顺序优化模型基于满意度函数进行构建，通过运行步骤204)燃料电池装配过程多物理场行为分析代理模型中建立的力行为预测模型，得到不同装配误差影响下接触电阻、孔隙率和流道间接触压力分布并进行满意度计算，得到总体满意度与装配误差的关系，并按照不同满意度的要求，确定可接受的装配误差，进行实时装配顺序的调整与优化；

75、作为优选的技术方案，所述的电堆压装优化分析模型基于满意度函数进行构建，通过运行步骤204)燃料电池装配过程多物理场行为分析代理模型中建立的力行为预测模型，得到不同压装位移下总接触电阻、孔隙率和流道间接触压力分布并进行满意度计算，得到总体满意度与压装位移的关系，并按照不同满意度的要求，确定可接受的压装位移，进行压装位移的优化；

76、所述的电堆性能预测模型，输入为数字或物理空间的零部件信息、堆叠工艺参数等，输出为电堆的具体性能，包括电池输出v-i曲线、功率密度和使用寿命等，用来对装配的电堆进行性能的提前预测从而可基于性能指标进行工艺流程的优化。

77、所述的模型层通过统一建模方法进行集成和管理，基于面向对象的思想对产品进行抽象性化表达，根据零部件属性、生产过程工艺和多物理场耦合特性，构建燃料电池电堆实体类，多物理场行为分析类和电堆装配服务类，将燃料电池装配过程视为三类对象之间消息的相互传递，实现模型集成与协调运作。具体的：

78、所述的燃料电池电堆实体类主要的属性既包括燃料电池组成零部件的属性，还包括零部件间装配关系的配合特性,其方法是描述零部件装配过程的接触模型；所述的多物理场行为分析类属性为对应多物理场分析模型的相关参数与结果，方法是参数化的多物理场行为预测模型；电堆装配服务类主要方法包括成形质量评价方法、装配精度计算方法以及装配工艺优化方法等，其属性是构成评价方法的主要参数，如接触电阻、接触压力分布标准差等。

79、所述的模型层的更新迭代方法，具体的：

80、通过几何重构和数据重构方法，提取多物理场行为分析模型的基础几何结构和关键数值信息，构建可视化交互模型，基于数据交互方法利用物理空间采集的电堆装配工艺参数驱动步骤204)燃料电池装配过程多物理场行为分析代理模型实现实际电堆装配过程的多物理场行为的高效预测，最后将关键零部件的多物理场状态信息映射到可视化交互模型的数值接口，从而在数字空间中实现电堆装配状态的迭代更新。

81、所述的功能层主要由对应构建的服务模型的四个功能模块组成，实现燃料电池电堆装配全工艺的优化。具体的装配方法：

82、数字空间中功能层各个模块相互联接，数字空间可以超前于物理空间，对整个工艺流程的进行虚拟仿真，筛选分析模块可以基于零件的加工偏差数值大小对零部件质量进行评估，也可以基于后续模块包括堆叠分析模块、压装分析模块和性能分析模块依次分析零部件加工偏差对电堆累积误差、整堆装配均匀性和电堆性能的影响，从而对零部件加工质量进行更深层次的评估，筛选出合格的零件；堆叠分析模块可以基于虚拟堆叠完成后的堆叠累积误差指导装配顺序优化，也可以基于后续模块包括压装分析模块和性能分析模块依次分析堆叠累积误差对整堆均匀性和电池性能影响，从而得到更合理的装配顺序；压装分析模块可以基于虚拟压装后的整堆均匀性进行压装位移的优化，也可以通过电池性能分析模块进一步分析压装位移对电池性能影响，从而得到的最佳装配位移对电堆进行压装指导。

83、本发明提供的面向燃料电池电堆的数字化装配系统及装配方法，相较于现有技术至少包括如下有益效果：

84、1)本发明充分挖掘燃料电池电堆装配过程中的数据信息，通过传感器实时获取燃料电池装配过程的各项数据，基于此建立与物理空间一一对应的燃料电池数字化模型。燃料电池数字化模型根据获取的各项工艺参数进行各类边界条件的加载、模拟与模型迭代更新从而更加真实的反映燃料电池物理实体在全工艺装配流程中的多物理场状态。本发明能够充分挖掘燃料电池电堆装配过程中电堆零部件及相关工艺参数的物理特性，提高装配过程相关数据利用率。

85、2)本发明结合燃料电池装配数字化模型和多目标优化方法为实际装配过程中的零部件筛选、堆叠顺序以及压装位移等工艺的优化控制提供指导，依次获取合格的零部件、最优的零部件堆叠顺序以及最优的电堆压装位移，从而实现燃料电池电堆产品装配质量最优化。

86、3)本发明改变了现阶段电池装配方法下装配过程数据未充分利用，装配工艺确定依赖经验，装配过程无法动态展现，装配质量无法实时评估，装配工艺无法实时调整等问题，结合数据分析技术，提高燃料电池装配效率，提升燃料电池的性能，降低电池因装配过程失误而带来的成本损失。