基于全生命周期理論的車載氫安全檢測系統設計

摘 要：【目的】為解決氫燃料電池汽車車載氫存在的安全問題，保證燃料電池汽車能長周期運行安全。基于氫的特性及全生命周期理論，提出全生命周期車載氫安全策略，并進行車載氫安全檢測系統軟硬件設計。【方法】首先，利用集成化的ESP-12F Wi-Fi 模組設計來制作設備端，用于數據的在線采集。其次，基于百度智能云平臺構建物接入（IoT Hub）、時序數據庫（TSDB）和物可視（IOTV）等數據處理模塊，用于數據的云端互聯。【結果】通過模擬測試，該系統不僅實現了對環境溫濕度、氫氣泄漏量等安全指標數據的在線采集、存儲、展示和超值報警等功能，還將設備端采集到的數據以時間序列存儲至云端數據庫。【結論】研究結果表明，該系統可為全生命周期內燃料電池汽車用氫狀態分析提供數據支持，是解決燃料電池汽車車載氫安全問題的一種新技術方案。

關鍵詞：氫燃料電池汽車；全生命周期；車載氫安全；安全策略

中圖分類號：TM93" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2025）02-0014-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.02.003

Abstract：[Purposes] This paper aims to solve the hydrogen safety problem of hydrogen fuel cell vehicles and ensure the safety of the long-term operation of fuel cell vehicles. Based on the characteristics of hydrogen and the whole life cycle theory， a whole life cycle on-board hydrogen safety strategy is proposed， and the software and hardware design of the on-board hydrogen safety detection system is carried out. [Methods] First， the integrated ESP-12F Wi-Fi module" was used to design and manufacture the device side for online data collection. Secondly，" Baidu’s intelligent cloud platform was used to build data processing modules such as Internet of Things Hub （IoT Hub）， time-series database（TSDB） and Internet of Things Hub Visualization （IOTV），" which are used for cloud interconnection of data. [Findings] Through the simulation test， the system not only realizes the functions of online collection， storage， display and over-value alarm of safety index data such as environmental temperature and humidity and hydrogen leakage， but also stores the data collected on the equipment side to the cloud database in a time series. [Conclusions] The results show that the system can provide data support for the analysis of the hydrogen status of fuel cell vehicles in the whole life cycle， which is a new technical solution to solve the hydrogen safety problem of fuel cell vehicles.

Keywords：hydrogen fuel cell vehicle; whole life cycle theory; on-board hydrogen safety;safety strategy

0 引言

2019年，氫能源首次被寫入《政府工作報告》中，要求推動充電、加氫等基礎設施建設。2020年，新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）中指出，到2035年，氫燃料電池汽車實現商業化應用［1］。氫燃料電池汽車發展步入快車道，其車載氫安全問題事關用車安全，引起人們的廣泛關注。目前，國內外學者已對車載儲氫系統、車載供氫系統、氫安全控制系統和車內外氫安全防護系統等開展了廣泛的研究與應用，并取得良好的成果，保證氫燃料電池汽車能一定周期內安全運行。而車載氫安全涉及燃料電池汽車的設計、制造、使用和報廢等全過程，對其開展全生命周期的載氫安全問題研究，實時在線分析、判斷用氫安全狀態，有利于保證氫燃料電池汽車的長周期安全運行。本研究從可靠性出發，先構建全生命周期車載氫安全策略，再利用物聯網技術及云平臺來設計車載氫安全檢測系統，最后對系統進行模擬測驗。

1 全生命周期車載氫安全策略

1.1 全生命周期車載氫安全模型

氫是最輕的元素，容易泄漏，且泄漏后會迅速向外、向上擴散。氫氣和空氣混合物的燃爆極限寬、著火能小、容易燃爆，且高壓儲氫瓶易發生氫脆。氫氣易泄漏、擴散、燃爆、氫脆等特性給氫燃料電池汽車的使用埋下了安全隱患［2］。隨著電子信息技術的發展，通過構建氫安全管理系統以防范事故發生。但從保證氫安全系統可靠性及長周期安全運行角度出發，還要引入全生命周期理論。

全生命周期是指一個項目或事物“從有到無”的全過程。全生命周期管理是一種以時間和空間為維度開展的全過程管理，常用于設備管理中，對設備規劃、設計、制造、選型、購置、安裝、使用、維護、改造更新直至報廢等環節進行全過程管理。目前，全生命周期理論在車輛中的研究與應用多聚焦在環境效益、經濟效益、質量效益等方面。例如，于亞梅［3］對比柴油重型車，從全生命周期的能耗、溫室氣體及大氣污染物排放量三個方面評估氫燃料電池重型車節能減排效果；柴瑞松等［4］通過計算不同能源貨車在相同載貨量下其全生命周期總成本，確認新能源貨車經濟優勢；吳志林［5］結合汽車零部件質量管理實踐，建立零部件全生命周期的供應商質量管理體制。當前，在車載用氫安全方面中基于全生命周期理論的研究較少，鑒于氫燃料電池汽車產出與使用數量不斷增加，加入數量維度，從時間、空間和數量三個維度建立氫燃料電池汽車全生命周期車載氫安全模型，如圖1所示。

在全生命周期車載氫安全模型中，歸類分析氫燃料電池汽車有關氫安全的主要標準［6］，梳理氫氣泄漏量、環境溫濕度、供氫系統壓力及流量等主要安全指標對車載氫安全運行的重要影響。以氫氣泄漏量為例，從三個維度定性分析其對車載氫安全狀態的影響。

1.1.1 時間維度。隨著用車時間的推移，與氫氣泄漏相關的檢測儀表會因老化而性能下降，甚至失效，如不及時考慮這些因素的變化，將會產生不可預知的安全風險。此外，氫氣泄漏量在單位時間內快速升高，此時雖未報警，但安全風險卻在積聚。需要分析判斷用車時長、參數變化率等時間因素對氫安全狀態的影響。

1.1.2 空間維度。人車所處空間不同，氫氣泄漏后對人車安全的影響也不同。由氫氣泄漏與燃燒特性可知，氫氣在封閉空間內發生泄漏時比空曠空間發生泄漏對人車安全更為不利。此外，隨著車輛所處環境的溫濕度變化，載氫部件的承壓能力也會隨之發生變化，導致氫氣泄漏的可能性增大。此時，要分析判斷人車所處空間、車輛所處環境等空間因素對氫安全狀態的影響。

1.1.3 數量維度。在空間環境不變的前提下，隨著燃料電池汽車在途使用基數增大，由氫氣泄漏性決定，因氫氣泄漏而導致的安全隱患數量將增加，在相對封閉環境內發生氫氣泄漏積聚的概率也會隨之增加，導致發生的爆炸風險也相應增加。此時，需要分析判斷車輛在途使用數量、乘車人數等數量因素對氫安全狀態的影響。

1.2 全生命周期車載氫安全策略

研究時間、空間和數量等因素對燃料電池氫安全狀態的影響，并制定相應的安全策略。本研究從全生命周期、信息技術、宏觀管理、微觀管理這四個層面出發，構建全生命周期車載氫安全策略。

1.2.1 全生命周期層面。跟蹤、記錄和分析氫燃料電池汽車設計、制造、使用和報廢等全生命周期過程中的各項信息指標，并判斷氫安全指標對車載氫安全的影響。

1.2.2 信息技術層面。利用大數據、移動互聯網、物聯網和云平臺等信息技術采集氫安全指標各項參數，并利用云計算及人工智能對各種安全指標進行分析、評判，做到氫安全數據可記錄、可追溯；打破時空限制，準確掌握車載氫安全運行數據，不斷提升氫安全管理策略。

1.2.3 宏觀層面。政府及行業利用云端管理服務平臺，建立燃料電池汽車安全評價管理模型，完善氫燃料電池汽車車載氫安全標準。

1.2.4 微觀層面。企業對采集到的動態數據開展科學研究，開發、優化燃料電池汽車氫安全管理系統，保證車輛運行安全。

2 全生命周期車載氫安全檢測系統軟硬件設計

2.1 系統方案設計

實施全生命周期車載用氫安全策略是一個長周期的過程，要先設計一套在線數據采集系統，用于采集、存儲和顯示氫安全指標數據。本研究選擇溫度、濕度和泄漏量這三個較為重要且便于測試的氫安全檢測指標，用于模擬測驗，為實車驗證和后續分析數據做好準備。氫安全檢測指標見表1。

車載氫安全檢測系統方案設計如圖2所示，系統包括設備端和云端兩個平臺。

設備端平臺包括泄漏量檢測模塊、溫度檢測模塊、濕度檢測模塊、電源模塊、報警模塊和顯示模塊，借助智能網聯技術搭載在微控制器上，實現設備端的網聯功能。云端平臺依次利用百度智能云的物接入（IoT Hub）、時序數據庫（TSDB）和物可視（IoTV）這三個模塊，實現數據采集、時序記錄及顯示功能。同時，設置擴展接口，用于其他安全指標的后續檢測研究。

2.2 系統硬件設計

采取模塊化集成的硬件設計思路，確保系統的穩定性與可靠性。電源模塊、報警模塊和顯示模塊的電路設計較為簡單，不再贅述，主要介紹主控芯片、溫濕度檢測和氫氣泄漏模塊的選擇及電路設計。

2.2.1 主控芯片選擇及電路設計。為保證系統的穩定性與抗干擾能力，主控芯片應選擇成熟的ESP-12F Wi-Fi模組。該模組高度集成，具有強大的處理和存儲能力，可通過GPIO口集成傳感器；內部的Wi-Fi模塊可直接用于實現設備聯網功能。接口定義如圖3所示。

TXD、RXD引腳作為串行通信接口，連接串口轉換芯片CH340C；ADC、GPIO5、GPIO10分別接入泄漏量傳感器和溫濕度傳感器采集到的數據；GPIO4引腳接聯網狀態指示燈；GPIO9引腳接蜂鳴器，用于報警；GPIO0、GPIO2、GPIO15引腳作為通用I/O接口，用于實現串行下載模式與程序運行模式；GPIO12、GPIO13、GPIO16引腳作為通用接口，擴展預留。

2.2.2 溫濕度傳感器檢測模塊設計。采集燃料電池汽車所處環境的溫濕度數據，要求傳感器具有可靠性好、成本低、響應速度快、抗干擾能力強、數字信號輸出等特點，據此選擇DHT11數字溫濕度傳感器，參數見表2，電路設計采取常規設計，不再贅述。

2.2.3 氫氣泄漏檢測傳感器選擇及電路設計。考慮到可更換及模塊化設計原則，且為了便于實現功能測試，選用MQ-2氣體傳感器用于檢測氫氣是否泄漏。該傳感器是一款多用途傳感器，還可對液化氣、天然氣進行檢測，其靈敏度可根據需要進行調整，具體參數見表3。該傳感器為模塊化集成傳感器，具有快插功能，預留了四個引腳，1號引腳接電源正、2號引腳接地、3號引腳為模擬量輸出功能接口、4號引腳為數字量輸出功能接口，分別與主控板相連。電路設計采取常規設計，不再贅述。

2.3 系統軟件設計

在基于安可信的IDE集成開發環境 AiThinkerIDE_V0.5中開發系統程序，程序執行流程如圖4所示。

用戶通過初始化函數對相關外設和通信接口進行初始化，Wi-Fi函數執行聯網。如果能連接到熱點，LED快閃三次示意聯網成功，并執行定時器回調函數；如果不能連接到熱點，OLED顯示需要微信配網，此時用戶通過微信公眾號對其配網。在定時器回調函數中，每隔5 s讀取一次傳感器參數，并上傳到云平臺，同時，監測傳感器實測參數是否超過上限值，如果超過上限值，蜂鳴器發出間斷的報警音。

該系統采用MQTT協議與云平臺通信。MQTT是一種基于發布/訂閱（publish/subscribe）模式的“輕量級”通信協議，是基于TCP/IP協議構建的，其最大優點是減少代碼和帶寬，在連接遠程設備時開銷低、帶寬要求低。MQTT傳輸的消息分為主題（Topic）和負載（payload）兩部分，該系統共有溫度、濕度和氣體濃度這三個主題，采集到每個主題的實時數據就是對應主題的負載。在云平臺上訂閱好這三個主題，當設備端采集完溫度、濕度和氣體濃度等負載數據后，設備端就可通過MQTT協議上傳到云端。

2.4 云端平臺設計

云端平臺基于百度智能云服務，百度智能云可實現數據隨時隨地調用，不易丟失，較為可靠。具體設計參數不再贅述，采用的平臺類別及具體應用見表4。

3 系統聯網調試與實現

首先，連接硬件線路，如圖5所示。溫濕度傳感器和氣體傳感器具有快插功能，便于在模塊老化后進行更換。其次，實現設備端與云端數據連接。利用flash_download_tools_v3.6.3燒錄工具將程序燒錄到主芯片，通過串口助手獲得設備的聯網狀態數據和上報云平臺的傳感器參數，并分析、判斷設備是否聯網成功。最后，對比串口打印的傳感器參數和云平臺物影子數據，判斷設備端上報的數據是否被云平臺成功接收。

對氫安全監測系統調試完畢后，進行模擬測試。將該系統的傳感器置于液化氣（代替氫氣）釋放環境中，進行泄漏檢測，改變環境溫濕度，進行環境溫濕度監測。功能實現界面如圖6、圖7所示。圖6左側為一個時段內濃度的變化曲線，右側為每隔5 s存儲采集的濃度值，濃度數值均以時間順序存儲在云端數據庫，可不受時空限制查詢及分析實時數據。圖7以儀表盤形式分別顯示環境溫度、氣體濃度和環境濕度，可用于車載顯示。同時，該系統通過百度智能云規則引擎功能來判斷參數，將大于上限的數據存儲到報警記錄數據庫，實現報警功能。報警時間和數值可記錄、可查詢、可追溯，并可同步發送信息提醒給用戶。這種異地報警功能使用戶不在車內也能得知車輛的安全狀態，保證駕駛安全。

通過系統聯網調試，順利實現了數據采集、時序存儲、數據展示和超值報警功能，并驗證了車載氫安全監測系統能有效監控車載氫安全狀態，為解決好全生命周期內的車輛安全運行提供了數據保障。

4 結語

本研究從全生命周期角度出發，提出全生命周期車載氫安全策略，利用ESP-12F Wi-Fi模組和百度智能云平臺，設計出一套車載氫安全檢測系統，實現對溫濕度、氫氣泄漏量等安全指標的數據采集、時序存儲和超值報警功能，滿足全生命周期車載氫安全策略中對氫安全指標的數據采集需求，為燃料電池汽車實施全生命周期氫安全管理提供了初步的解決方案。本研究只對該系統進行了模擬測驗，還未在實際車輛上開展驗證與數據分析。接下來，可將該系統應用于實際車輛上，進行在線分析氫安全時序數據，并將時序數據進行提取用于離線研究。綜上所述，該系統為解決燃料電池汽車車載氫安全問題提供了一種技術參考。

參考文獻：

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