水素交通の可能性

FCEVにおける燃料電池システムのオンライン診断・状態監視技術：リアルタイムデータ活用とAI/MLによる高度化アプローチ

はじめに

燃料電池自動車（FCEV）の中核を成す燃料電池システムは、その性能、安全性、信頼性が車両全体の価値を大きく左右します。特に運用中のシステム状態をリアルタイムに把握し、異常の早期検知や将来的な劣化予測を行うオンライン診断および状態監視（Condition Monitoring, CM）技術は、FCEVの普及と持続可能な運用にとって極めて重要です。この技術は、予期せぬ故障によるダウンタイムの削減、メンテナンスコストの最適化、そしてシステムの長寿命化に直接貢献します。本稿では、FCEV向け燃料電池システムのオンライン診断・状態監視技術の現状と技術課題、リアルタイムデータ活用のアプローチ、そしてAI/機械学習（ML）による高度化の可能性について、研究開発の視点から深掘りします。

燃料電池システムの劣化メカニズムと診断対象

PEMFC（高分子電解質形燃料電池）を主体とするFCEV用燃料電池システムは、運転中に様々な要因で性能劣化や故障のリスクに晒されます。主な劣化メカニズムとしては、触媒のPt溶解・凝集、電解質膜の化学的・機械的劣化、ガス拡散層（GDL）の撥水性低下や腐食、セパレーターの腐食などが挙げられます。これらの劣化は、スタック電圧の低下、内部抵抗の上昇、生成水のマネジメント不良、ガスリークといったシステム性能の異常として現れます。

オンライン診断・状態監視の対象となる主要な状態やパラメータは以下の通りです。

• セル電圧/スタック電圧: 最も基本的な監視対象。特定のセル電圧低下はスタック内の局所的な問題を早期に示唆します。
• 電流密度: システムへの負荷に応じた電流出力。
• 温度: スタック温度、冷却水温度、排気温度など。過熱や低温は劣化を加速させます。
• 圧力: アノード/カソードのガス供給圧力、差圧。燃料供給や水マネジメントの状態を示します。
• 流量: 水素/空気の供給流量、オフガス流量。利用率やパージ状態の把握に必要です。
• 湿度: 供給ガスや膜内の湿度。水マネジメントの状態を反映します。
• 生成水/排出水: 水マネジメントの状態を評価する上で重要です。
• インピーダンス: 電気化学インピーダンス分光法（EIS）は、オンラインでの実施に課題がありますが、スタック内部の状態を詳細に評価できる有力な手法です。

これらのパラメータを連続的に測定・監視し、正常状態からの逸脱を検出することが、オンライン診断・状態監視の基本となります。

オンライン診断技術の主要アプローチ

燃料電池システムのオンライン診断には、主に以下の技術アプローチが存在します。

1. 閾値ベース監視: 各種センサーから得られるパラメータ（電圧、温度、圧力など）が事前に設定された閾値を超えた場合に異常と判定する最もシンプルかつ基本的な手法です。実装が容易ですが、初期段階の異常や複合的な劣化モードの検出には限界があります。

2. モデルベース診断: 燃料電池システムの物理モデル（電気化学モデル、熱力学モデル、流体モデルなど）や経験的モデルを構築し、実測データとモデルの予測値との偏差（残差）を分析することで異常を検出・特定します。劣化メカニズムに基づいた診断が可能ですが、高精度なモデル構築とリアルタイムでのモデル演算に計算コストを要します。

3. データ駆動型診断（AI/ML活用）: 過去の正常データ、異常データ（シミュレーションや試験データを含む）を用いて機械学習モデルを訓練し、現在の運転データからシステムの異常状態を検知・分類・予測する手法です。センサーデータ、制御データ、CANデータなど、多種多様なデータを活用できる点が特徴です。後述するように、異常検知、故障診断、残存寿命予測（Remaining Useful Life, RUL）など、高度な状態監視に応用されています。

4. 信号処理・特徴量抽出: 収集したデータから、劣化や異常を特徴づける信号処理（例: フーリエ変換、ウェーブレット変換）や統計的な特徴量（平均、分散、相関など）を抽出します。これらの特徴量を閾値ベースやAI/MLモデルへの入力として使用することで、診断精度を向上させることが可能です。

リアルタイムデータ収集と前処理の課題

オンライン診断・状態監視を実用化するためには、車両の限られたリソース内で、大量かつ多様なデータをリアルタイムに収集し、適切に前処理する必要があります。

• センサーデータの精度と同期: 信頼性の高いセンサーの選定に加え、異なるセンサー間のデータの時間的な同期は、モデルベースやデータ駆動型診断の精度に直接影響します。
• データ通信負荷と処理能力: 車両ECU内の通信バス（CANなど）の帯域制限や、診断アルゴリズムを実行するプロセッサの計算能力は、実装上の重要な制約となります。診断ロジックの効率化や、エッジコンピューティングの活用が求められます。
• データの前処理: センサーノイズの除去、欠損値の補完、データの正規化やスケーリングといった前処理は、診断精度向上に不可欠です。リアルタイム処理に適した軽量かつロバストな前処理アルゴリズムの開発が課題となります。
• データ量の増大とストレージ: 長期間の運転データを収集・蓄積することは、将来的な予測診断の精度向上に繋がりますが、車載ストレージ容量の制約や、クラウド連携における通信コスト・セキュリティの問題も考慮が必要です。

AI/MLによる状態監視の高度化

近年、AI/ML技術は燃料電池システムの状態監視分野で目覚ましい進展を見せています。特に大量の運転データが利用可能になるにつれて、その応用範囲は広がっています。

• 異常検知: 正常時の運転パターンを学習したモデル（例: オートエンコーダー、リカレントニューラルネットワーク - RNN）を用いて、現在のデータが正常パターンからどの程度逸脱しているかを判定します。未知の異常に対しても対応できる可能性があります。
• 故障診断: 過去の故障データと関連付けられた正常/異常データを教師データとして、特定の故障モード（例: 水フラッディング、乾燥、触媒劣化）を分類するモデル（例: サポートベクターマシン - SVM、ディープニューラルネットワーク - DNN）を構築します。
• 劣化状態評価と残存寿命予測（RUL）: 運転履歴や診断パラメータの変化傾向から、現在のシステム劣化度を推定し、将来的に性能が運用許容範囲を下回るまでの残存寿命を予測します。時系列データを扱うモデル（例: LSTM、Transformer）や、物理モデルと組み合わせたハイブリッドモデル（Physics-Informed Neural Networks - PINNsなど）の研究が進んでいます。
• 異常原因特定と推奨アクション: 検知された異常に対して、その根本原因を特定し、適切な是正措置（例: パージシーケンスの変更、運転条件の調整、メンテナンス推奨）を自動またはオペレーターへの情報提供として提案するシステムも研究されています。因果推論や強化学習の概念も応用可能です。

AI/MLモデルの導入にあたっては、以下の技術的課題があります。

• データ量の確保と質: 特に実際の故障データの収集は困難であり、シミュレーションデータや加速劣化試験データの活用、データ拡張技術が重要になります。また、データのラベリング精度もモデル性能に影響します。
• モデルの解釈性（Explainability）: ブラックボックス化しがちなAI/MLモデルが、なぜ特定の診断結果を出力したのかを技術的に説明できる能力（XAI - Explainable AI）は、自動車分野、特に安全性が重要視されるシステムにおいては不可欠です。診断結果の信頼性検証や、エンジニアによる原因究明を支援するために、モデルの解釈性向上が求められます。
• リアルタイム性能と計算資源: 車載環境におけるリアルタイム処理能力の制約の中で、精度と計算コストのバランスを取る必要があります。軽量なモデル設計や、専用ハードウェア（例: AIアクセラレータ）の活用が検討されます。
• モデルの継続的な更新と維持: 実際の運転環境や燃料電池の改良、異なる運転パターンに対応するため、モデルの継続的な学習と更新、そしてそのためのインフラ構築が必要になります。

システム統合と実装上の考慮点

オンライン診断・状態監視システムは、単体の技術ではなく、燃料電池制御ユニット（FCCU）、車両制御ユニット（VCU）、各種センサー、データロガー、場合によってはクラウド通信モジュールなど、複数のコンポーネントと連携して動作します。

• 制御システムとの連携: 診断結果に基づいて、システムの運転条件をリアルタイムに調整したり（例: パージ頻度の変更、スタック温度制御）、異常時には安全のためにシステムを停止したりといった制御連携が重要です。
• 通信プロトコルとデータフォーマット: 車載ネットワーク（CAN, Ethernetなど）におけるデータ送受信の効率化と標準化が必要です。
• サイバーセキュリティ: 車両データや診断ロジックがサイバー攻撃の対象とならないよう、セキュアなシステム設計が不可欠です。
• ソフトウェアの信頼性: リアルタイムOS上での診断ソフトウェアの動作保証、機能安全規格（例: ISO 26262）への適合も重要な開発課題です。

将来展望

FCEVにおけるオンライン診断・状態監視技術は、車両単体での機能から、より広範なエコシステムとの連携へと進化していくと考えられます。

• デジタルツインとの連携: FCEVのデジタルツイン（実機のデータを基に構築された仮想モデル）をクラウド上に構築し、そこで詳細な診断や将来予測シミュレーションを行うことで、車載リソースの制約を超えた高度な状態監視が可能になります。
• 充電・メンテナンスインフラとの連携: 診断情報を基に、最適なタイミングでの水素充填（燃料品質の最適化考慮など）やメンテナンスを推奨することで、運用効率とコスト最適化をさらに推進できます。
• 標準化と共通プラットフォーム: 異なるメーカーや車種間で診断データフォーマットやインターフェースが標準化されることで、より大規模なデータ分析やサードパーティによるサービス開発が促進される可能性があります。

まとめ

FCEVにおける燃料電池システムのオンライン診断・状態監視技術は、その信頼性、安全性、経済性を高める上で不可欠な要素です。基本的な電気的・物理的パラメータ監視に加え、リアルタイムデータ収集・前処理技術、モデルベース手法、そしてAI/MLを活用した高度なデータ駆動型アプローチがその中心を担っています。これらの技術は、単なる異常検知に留まらず、故障原因の特定、劣化状態の評価、さらには残存寿命の予測へと進化しています。

研究開発においては、高精度かつロバストなセンサー技術、車載リソースの制約下での効率的なデータ処理アルゴリズム、限られたデータからの高精度なAI/MLモデル構築、モデルの解釈性向上、そしてシステム全体の統合とサイバーセキュリティ確保が重要な課題となります。

今後、オンライン診断・状態監視技術がデジタルツインや水素エコシステム全体と連携することで、FCEVの運用はさらに最適化され、水素交通システムの社会実装を加速させる強力な推進力となるでしょう。関連技術の研究開発に従事されるエンジニアの皆様にとって、これらの技術動向が、新たな課題解決や技術ブレークスルーのヒントとなれば幸いです。