Lebensdauerprognose von elektrochemischen Systemen unter besonderer Berücksichtigung von Brennstoffzellen

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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Lebensdauerprognose von Brennstoffzellen und Batterien. An Brennstoffzellensystemen werden Strominhomogenitätsmessungen durchgeführt und deren Abhängigkeit von verschiedenen Parametern untersucht. Dabei stellt sich heraus, dass hauptsächlich die Feuchte die Stromverteilung in der Zelle beeinflusst. Durch Realisierung einer von Zelle zu Zelle wechselnden Gasversorgung verlaufen die Ströme im Brennstoffzellensystem homogener, da sich die Feuchte im System besser verteilt, dadurch die Membran leitfähiger wird und Strominhomogenitäten reduziert werden. Auf Basis des Brennstoffzellenmodells von Larminie und Dicks wird ein zeitabhängiges Lebensdauerprognosemodell entwickelt. Die Modellparameter werden Alterungsprozessen zugeordnet, sodass sich anhand der bei verschiedenen Betriebsarten auftretenden Änderungen der Parameter die Alterungsprozesse und damit die geschädigten Komponenten innerhalb der Brennstoffzelle ausfindig machen lassen. Ergebnis ist eine geschlossene Formel, mit welcher sich die Lebensdauer von Brennstoffzellen voraussagen lässt. Die Methode wird anschließend auf Batterien übertragen und für diese ebenfalls eine Formel zur Abschätzung der Lebensdauer entwickelt.This thesis examines the life-time prediction of fuel cells and batteries. Measurements for current inhomogeneities were carried out with different parameters on fuel cell systems. The current distribution in the cell is mainly influenced by the humidity. Through implementation of a gas supply, alternating from one cell to the next, the current profile becomes more uniform with a better distribution of the humidity in the fuel cell system, causing higher conductivity of the membrane and the current inhomogeneities to be reduced. Based on the fuel cell model from Larminie and Dicks a time-dependent lifetime model is developed. The model parameters are correlated with aging mechanisms, so that through changes of the parameters, that are induced by different modes of operation, the aging processes and thereby the damaged components in the fuel cell can be located. The result is a closed formula for the life-time prediction of fuel cells. This method is then translated to batteries and a formula for the life-time estimation of batteries is developed.