本发明涉及电解水制氢，尤其涉及一种基于经验模式分解的电解水制氢故障诊断方法。
背景技术：
1、电解水制氢故障诊断技术在确保系统安全、优化运行效率和延长设备寿命方面具有重要意义。首先，健康监测能够实时检测电解水制氢设备的运行状态，及时发现潜在故障和异常情况。
2、现有的电解水制氢故障诊断方法包括监测电解槽的工作电压和电流，以确保电解过程在最佳电化学条件下进行；或是采用各种传感器监测电解槽运行参数。温度传感器监测电解槽内及相关组件的温度，以防止高温引起的电解质蒸发和电极材料劣化；压力传感器监测氢气和氧气的压力，确保在生成和储存过程中压力保持在安全范围内；气体传感器用于检测氢气和氧气的纯度，确保产品气体符合预期质量标准。
3、中国专利cn118064932a公开了一种适应无人值守的水电解制氢设备运维方法，基于水电解制氢设备传感器架构，通过在水电解制氢设备上设置传感器进行多参量数据感知，得到所述水电解制氢设备的感知数据；通过设置数据分析算法对所述感知数据进行故障预警分析，建立健康分级库，基于所述健康分级库，通过对水电解制氢设备告警信息进行设定，得到运维预警信息。
4、然而不同类型的传感器安装在同一系统中，可能会相互干扰，特别是在电磁环境复杂的情况下。电磁干扰可能导致传感器读数不稳定或错误。传感器自身也会对电解槽的运行产生不同程度的影响。高精度传感器和复杂的数据处理系统可能增加整体成本，特别是在大规模电解水制氢装置中，初始投资和维护费用较高。
5、因此，为解决这些问题，本发明只需采集电解槽电流信号数据，通过先进的算法分析识别出潜在的运行异常，并提供实时反馈；故障预警与诊断系统通过对比历史数据和实时数据，识别出异常模式并发出预警信号，系统自动发出警报；远程监控与管理系统允许操作人员通过互联网在远程平台上实时查看电解水制氢系统的运行状态。通过这健康监测方法，电解水制氢系统能够实现全面的状态监控和管理，确保其安全、可靠、高效地运行。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种对水电解槽电流信号分析的方法，并最终实现其不同情况的故障诊断。
2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
3、步骤1：通过对水电解槽各故障时的电流信号进行分析，发现各状态数据之间的关联关系，输出相关性分析结果，从而表征系统的运行状态，为故障诊断策略制定提供依据。
4、步骤2：通过电流传感器，采集水电解槽运行过程中的电流信号。
5、步骤3：对电流信号进行小波去噪。
6、步骤4：利用emd方法对电流信号进行处理，原始信号被分解为若干个imf和一个残差信号。
7、步骤5：计算出关键imf分量的能量log值，判断出水电解槽发生何种故障。
8、步骤1中，所分析的水电解槽故障有电解液流速降低、电解液温度降低和电解质浓度降低。
9、步骤3中，选择symlet小波基函数，分解的级数为一，对信号进行离散小波变换(dwt)，得到细节系数和逼近系数。逼近系数：低频部分，表示信号的整体趋势。细节系数：高频部分，表示信号的细节。
10、选用软阈值(soft thresholding)去除细节系数中的噪声成分，保留信号的主要特征，使用经过阈值处理后的系数，进行逆小波变换，重构为去噪后的信号。
11、步骤4中，使用经验模式分解(empirical mode decomposition,emd)将复杂信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode functions,imfs)和一个残余分量。其分析过程包括：
12、寻找局部极大值和局部极小值。使用样条插值法连接局部极大值点和局部极小值，构建上包络线和下包络线。计算上包络线和下包络线的均值。提取固有模态函数(imf)将信号减去包络线均值，得到新的信号；
13、如果新的信号满足imf的定义条件(即信号的极值点数量和零交点数量相等或最多相差一个，且在任何时刻信号的平均值为零)，则认为其为一个imf；否则，继续迭代上述步骤，直到得到imf；
14、从原始信号中减去得到的imf，得到一个残差信号。对残差信号重复上述步骤，直到残差信号变得单调或为常数；
15、最终，原始信号被分解为若干个imf和一个残差信号。
16、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
17、本发明提供了一种水电解槽故障诊断分析方法，该方法为电解水制氢这一复杂运行系统的健康监测提供了依据。
18、本发明仅采用电流传感器采集电流信号，避免了不同类型的传感器安装在同一系统中而产生的相互干扰，特别是在电磁环境复杂的情况下。电磁干扰可能导致传感器读数不稳定或错误。
19、本发明的初始投资和维护费用较低。
20、本发明提出的分析方法(emd)不依赖任何预设基函数，因此特别适合处理非线性和非平稳信号，可运用于电解槽电流信号的分析。
1.基于经验模式分解的电解水制氢故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于经验模式分解的水电解槽故障诊断方法，其特征在于，步骤1中，所分析的水电解槽故障有电解液流速降低、电解液温度降低和电解质浓度降低。
3.根据权利要求1所述的基于经验模式分解的水电解槽故障诊断方法，其特征在于，步骤3中，选择symlet小波基函数，分解的级数为一，对信号进行离散小波变换(dwt)，得到细节系数和逼近系数。
4.根据权利要求1所述的基于经验模式分解的水电解槽故障诊断方法，其特征在于，步骤3中，选用软阈值(soft thresholding)去除细节系数中的噪声成分，保留信号的主要特征。
5.根据权利要求1所述的基于经验模式分解的水电解槽故障诊断方法，其特征在于，步骤3中，使用经过阈值处理后的系数，进行逆小波变换，重构为去噪后的信号。
6.根据权利要求1所述的基于经验模式分解的水电解槽故障诊断方法，其特征在于，步骤4中，使用经验模式分解(empirical mode decomposition,emd)将复杂信号分解为一系列本征模态函数(intrinsic mode functions,imfs)和一个残余分量，其分析过程包括：
