權(quán)利要求書： 1.一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測方法，其特征在于，包括：

獲取健康狀態(tài)信號，其中所述健康狀態(tài)信號包括電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號；

對健康狀態(tài)信號進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號進行分倉處理，基于分倉處理后的信號通過人工智能算法構(gòu)建辨識模型；

獲取當前狀態(tài)信號，通過辨識模型對當前狀態(tài)信號進行辨識，并對辨識結(jié)果進行判斷，得到電解槽健康狀態(tài)；

辨識模型的構(gòu)建過程包括：

通過最小二乘擬合方法分別對所述分倉處理后的信號中不同數(shù)據(jù)倉中的信號進行計算，得到不同數(shù)據(jù)倉下的電壓電流模型及電流流量模型，并分別對電壓電流模型及電流流量模型進行迭代更新，得到辨識模型；

其中所述電壓電流模型及電流流量模型均采用三階模型，所述辨識模型為迭代更新完成的電壓電流模型及電流流量模型；

對辨識結(jié)果進行判斷的過程還包括：

通過當前溫度信號提取迭代更新完成的電流流量模型，基于電流信號，通過提取的模型計算得到流量參考值，對流量參考值與流量信號進行差值計算，基于流量差值計算結(jié)果獲取電解槽健康狀態(tài)，其中，當所述流量差值計算結(jié)果絕對值小于流量第一閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為健康狀態(tài)、當所述差值計算結(jié)果絕對值大于流量第一閾值且小于流量第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為電流流量不匹配的亞健康狀態(tài)、當所述流量差值計算結(jié)果絕對值大于流量第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為電流流量嚴重不匹配的不健康狀態(tài)；

所述制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測方法應(yīng)用于一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置，其中制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置包括：流量傳感器、電流傳感器、熱敏電阻、信號采集板、中央計算機及顯示器；

所述流量傳感器設(shè)置在制氫電解槽的電解液管道內(nèi)，所述電流傳感器設(shè)置在制氫電解槽的電源線上，所述熱敏電阻設(shè)置在制氫電解槽內(nèi)部，所述信號采集板與所述流量傳感器、電流傳感器、熱敏電阻及中央計算機連接，所述中央計算機與所述顯示器連接；

所述信號采集板用于獲取流量信號、電流信號、電壓信號及熱敏電阻阻值，并將所述流量信號、電流信號、電壓信號及熱敏電阻阻值傳輸給中央計算機；

所述中央計算機用于接收信號采集板傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并基于接收的數(shù)據(jù)，通過人工智能算法判斷電解槽健康狀態(tài)；

所述顯示器用于顯示所述電解槽健康狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述信號采集板包括電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、中央處理器、流量處理單元、存儲單元、通訊單元、供電單元；

其中所述中央處理器分別與所述電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、流量處理單元、存儲單元、通訊單元連接；

所述電壓采樣單元通過電壓采集線與制氫電解槽小室連接，獲取所述電壓信號；

所述電流信號采樣單元通過連接電流傳感器獲取所述電流信號；

所述溫度轉(zhuǎn)換單元通過連接熱敏電阻并通過橋式電路獲取熱敏電阻阻值；

所述流量處理單元通過連接流量傳感器獲取流量信號；

所述中央處理器用于獲取所述電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號，并通過通訊單元將所述電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號傳輸給中央計算機；

所述供電單元用于為電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、中央處理器、流量處理單元、存儲單元及通訊單元進行供電。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述熱敏電阻包括第一熱敏電阻、第二熱敏電阻及第三熱敏電阻；其中所述第一熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽正極電解極板內(nèi)，所述第二熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽中間電解極板內(nèi)，所述第三熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽負極電解極板內(nèi)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

所述中央計算機與一個或若干個信號采集板通過交換機連接，所述一個信號采集板與一個制氫電解槽對應(yīng)連接。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

對健康狀態(tài)信號進行預(yù)處理的過程包括：

基于電阻信號計算得到極板溫度；

對所述流量信號、電流信號及電壓信號進行標幺化處理；

基于極板溫度對標幺化處理后的數(shù)據(jù)進行剔除，得到預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

對預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號進行分倉處理的過程包括：

基于極板溫度，對所述流量信號、電流信號及電壓信號進行分倉處理，得到分倉處理后的信號，其中每1℃為一個數(shù)據(jù)倉。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：

對辨識結(jié)果進行判斷的過程包括：

獲取當前狀態(tài)信號，其中當前狀態(tài)信號包括當前溫度信號、當前電壓信號、當前電流信號、當前流量信號；

通過當前溫度信號提取迭代更新完成的電壓電流模型，基于電流信號，通過提取的模型計算得到電壓參考值，對電壓參考值與電壓信號進行差值計算，基于電壓差值計算結(jié)果獲取電解槽健康狀態(tài)，其中，當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值小于電壓第一閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為健康狀態(tài)、當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值大于電壓第一閾值且小于電壓第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為亞健康狀態(tài)、當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值大于電壓第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為不健康狀態(tài)。

說明書： 一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置及方法技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明涉及電解水制氫技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置及方法。背景技術(shù)[0002] 氫能屬于二次能源，氫能的主要優(yōu)點有：燃燒熱值高，燃燒的產(chǎn)物是水，是世界上最干凈的能源之一。因此氫能是全球能源向可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型的主要路徑之一，是整個能源技術(shù)的前沿領(lǐng)域，是支撐可再生能源規(guī)?；l(fā)展，構(gòu)建以可再生能源為主的綜合能源供給體系的重要載體，其應(yīng)用前景十分廣泛。采用綠色可再生能源電解水制氫是未來氫能主要生產(chǎn)方式，電解槽作為電解水制氫的核心部件其性能影響著制氫效率以及安全生產(chǎn)。目前電解槽的監(jiān)測和健康狀態(tài)檢查多基于離線方式，需要停機并拆解才能檢查，缺乏必要在線監(jiān)測手段。發(fā)明內(nèi)容[0003] 為解決上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的問題，本發(fā)明提供一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置及方法，能夠有效實現(xiàn)制氫電解槽健康狀態(tài)在線檢測。[0004] 為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：[0005] 一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置，包括：[0006] 包括流量傳感器、電流傳感器、熱敏電阻、信號采集板、中央計算機及顯示器；[0007] 所述流量傳感器設(shè)置在制氫電解槽的電解液管道內(nèi)，所述電流傳感器設(shè)置在制氫電解槽的電源線上，所述熱敏電阻設(shè)置在制氫電解槽內(nèi)部，所述信號采集板與所述傳感模塊、熱敏電阻及中央計算機連接，所述中央計算機與所述顯示器連接；[0008] 所述信號采集板用于獲取所述流量信號、電流信號、電壓信號及熱敏電阻阻值，并將所述流量信號、電流信號、電壓信號及熱敏電阻阻值傳輸給中央計算機；[0009] 所述中央計算機用于接收信號采集板傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并基于接收的數(shù)據(jù)，通過人工智能算法判斷電解槽健康狀態(tài)；[0010] 所述顯示器用于顯示所述電解槽健康狀態(tài)。[0011] 可選的，所述信號采集板包括電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、中央處理器、流量處理單元、存儲單元、通訊單元、供電單元；[0012] 其中所述中央處理器分別與所述電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、流量處理單元、存儲單元、通訊單元連接；[0013] 所述電壓采樣單元通過電壓采集線與所述制氫電解槽小室連接，獲取所述電壓信號；[0014] 所述電流信號采樣單元通過連接電流傳感器獲取所述電流信號；[0015] 所述溫度轉(zhuǎn)換單元通過連接熱敏電阻并通過橋式電路獲取熱敏電阻阻值；[0016] 所述流量處理單元通過連接流量傳感器獲取流量信號；[0017] 所述中央處理器用于獲取所述電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號，并通過通訊單元將所述電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號傳輸給中央計算機；[0018] 所述供電單元用于為電壓采樣單元、電流信號采樣單元、溫度轉(zhuǎn)換單元、中央處理器、流量處理單元、存儲單元及通訊單元進行供電。[0019] 可選的，所述熱敏電阻包括第一熱敏電阻、第二熱敏電阻及第三熱敏電阻；其中所述第一熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽正極電解極板內(nèi)，所述第二熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽中間電解極板內(nèi)，所述第三熱敏電阻預(yù)埋于制氫電解槽負極電解極板內(nèi)。[0020] 可選的，所述中央計算機與一個或若干個信號采集板通過交換機連接，所述一個信號采集板與一個制氫電解槽對應(yīng)連接。[0021] 為了更好的實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明還提供了一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測方法，包括：[0022] 獲取健康狀態(tài)信號，其中所述健康狀態(tài)信號包括電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號；[0023] 對健康狀態(tài)信號進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號進行分倉處理，基于分倉處理后的信號通過人工智能算法構(gòu)建辨識模型；[0024] 獲取當前狀態(tài)信號，通過辨識模型對當前狀態(tài)信號進行辨識，并對辨識結(jié)果進行判斷，得到電解槽健康狀態(tài)。[0025] 可選的，對健康狀態(tài)信號進行預(yù)處理的過程包括：[0026] 基于電阻信號計算得到極板溫度；[0027] 對所述流量信號、電流信號及電壓信號進行標幺化處理；[0028] 基于極板溫度對標幺化處理后的數(shù)據(jù)進行剔除，得到預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號。[0029] 可選的，對預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號進行分倉處理的過程包括：[0030] 基于極板溫度，對所述流量信號、電流信號及電壓信號進行分倉處理，得到分倉處理后的信號，其中每1℃為一個數(shù)據(jù)倉。[0031] 可選的，辨識模型的構(gòu)建過程包括：[0032] 通過最小二乘擬合方法分別對所述分倉處理后的信號中不同數(shù)據(jù)倉中的信號進行計算，得到不同數(shù)據(jù)倉下的電壓電流模型及電流流量模型，并分別對電壓電流模型及電流流量模型進行迭代更新，得到辨識模型；[0033] 其中所述電壓電流模型及電流流量模型均采用三階模型，所述辨識模型為迭代更新完成的電壓電流模型及電流流量模型。[0034] 可選的，對辨識結(jié)果進行判斷的過程包括：[0035] 獲取當前狀態(tài)信號，其中當前狀態(tài)信號包括當前溫度信號、當前電壓信號、當前電流信號、當前流量信號；[0036] 通過當前溫度信號提取迭代更新完成的電壓電流模型，基于電流信號，通過提取的模型計算得到電壓參考值，對電壓參考值與電壓信號進行差值計算，基于電壓差值計算結(jié)果獲取電解槽健康狀態(tài)，其中，當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值小于電壓第一閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為健康狀態(tài)、當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值大于電壓第一閾值且小于電壓第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為亞健康狀態(tài)、當所述電壓差值計算結(jié)果絕對值大于電壓第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為不健康狀態(tài)。[0037] 可選的，對辨識結(jié)果進行判斷的過程還包括：[0038] 通過當前溫度信號提取迭代更新完成的電流流量模型，基于電流信號，通過提取的模型計算得到流量參考值，對流量參考值與流量信號進行差值計算，基于流量差值計算結(jié)果獲取電解槽健康狀態(tài)，其中，當所述流量差值計算結(jié)果絕對值小于流量第一閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為健康狀態(tài)、當所述差值計算結(jié)果絕對值大于流量第一閾值且小于流量第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為電流流量不匹配的亞健康狀態(tài)、當所述流量差值計算結(jié)果絕對值大于流量第二閾值時，則電解槽健康狀態(tài)為電流流量嚴重不匹配的不健康狀態(tài)。[0039] 本發(fā)明具有如下技術(shù)效果：[0040] 通過上述裝置及方法，可以實現(xiàn)制氫電解槽健康狀態(tài)在線監(jiān)測功能。進一步能夠?qū)崟r反映制氫電解槽的健康狀態(tài)，避免大的事故發(fā)生。附圖說明[0041] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0042] 圖1為本發(fā)明實施例提供的系統(tǒng)示意圖；[0043] 圖2為本發(fā)明實施例提供的方法示意圖；[0044] 其中，1?信號采集板、2?制氫電解槽、3?電流傳感器、4?流量傳感器、5?第一熱敏電阻、6?第二熱敏電阻、7?第三熱敏電阻、8?交換機、9?中央計算機、10?顯示器、11?電壓采集線、101?電壓采樣單元、102?電流采樣單元、103?中央處理器、104?溫度轉(zhuǎn)換單元、105?流量處理單元、106?存儲單元、107通訊單元、108?供電單元。具體實施方式[0045] 下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。[0046] 實施例一[0047] 如圖1所述，本發(fā)明示出了一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置示意圖。結(jié)合圖1說明本專利提出的一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測裝置，所述狀態(tài)監(jiān)測裝置包括一種或多個信號采集板1、電流傳感器3、流量傳感器4、第一熱敏電阻5、第二熱敏電阻6、第三熱敏電阻7、交換機8、中央計算機9、顯示器10、電壓采集線11。

[0048] 采集板1主要功能是采集電解槽電壓、電流、流量及溫度信息，并將這些信息通過以太網(wǎng)通訊的方式經(jīng)由交換機8發(fā)送給中央計算機9。[0049] 如果需要監(jiān)測多個電解槽2的狀態(tài)信息，需要配置與電解槽2數(shù)量相同的采集板1。[0050] 采集板1內(nèi)部包括：隔離型電壓采樣單元101、電流信號采樣單元102、中央處理器103、溫度轉(zhuǎn)換單元104、流量處理單元105、存儲單元106、通訊單元107、供電單元108。

[0051] 本發(fā)明所述的中央處理器103具有多路AD接口、至少1個串行外設(shè)接口SPI模塊。所述交換機8與一個或多個采集板1通過網(wǎng)線相連接，與采集板1通訊采集信息。中央計算機9與交換機8通過網(wǎng)線相連，用于監(jiān)控電解槽狀態(tài)并通過顯示器10顯示，中央計算機9還執(zhí)行人工智能算法，通過自學(xué)習(xí)判斷電解槽健康狀態(tài)。[0052] 隔離型電壓采樣單元101與電壓采集線11相連接，采集電解槽的電壓，隔離型電壓采樣單元包括至少4路獨立的信號轉(zhuǎn)換模塊，信號轉(zhuǎn)換模塊輸入和輸出有電氣隔離，每一個獨立的信號轉(zhuǎn)換模塊輸入為1個電解槽小室電壓，其內(nèi)部為獨立的隔離電壓變送電路，電壓信號在進入隔離型電壓采樣單元101后經(jīng)過低通濾波，然后進入隔離型運算放大器換芯片進行信號轉(zhuǎn)換，隔離型運算放大器輸出信號經(jīng)過調(diào)理電路后進入中央控制器103中的AD接口。[0053] 電流信號采樣單元102輸入與電流傳感器輸出相連接，將電流信號通過隔離運放轉(zhuǎn)換為0～3.3的電壓信號；[0054] 本發(fā)明所述的電流信號采樣單元102由濾波電路、信號調(diào)理電路構(gòu)成,電流信號采樣單元輸入為電流傳感器的輸出，電流傳感器信號經(jīng)過濾波、信號調(diào)理后進入中央處理器103中的AD接口。

[0055] 本發(fā)明所述的溫度轉(zhuǎn)換單元104采用電橋電路測量熱敏電阻阻值，為了避免將電解槽高電壓引入控制電路，還設(shè)置了隔離性運算放大器，隔離型運算放大器輸入為電橋電路的輸出，隔離型運算放大器的輸出與中央處理器103的AD采樣接口相連接。[0056] 本發(fā)明所述的流量處理單元105輸入為流量傳感器輸出的電流信號，通過電阻將電流信號轉(zhuǎn)換為電壓信號，再經(jīng)過運算放大器調(diào)理電路轉(zhuǎn)換成0?3.3電壓信號送入中央處理器103中的AD接口。[0057] 本發(fā)明所述的第一熱敏電阻5預(yù)埋在正極輸入端的電解極板內(nèi)、第二熱敏電阻6預(yù)埋在電解槽中間電解極板內(nèi)、第三熱敏電阻7預(yù)埋在電解槽負極電解極板內(nèi)，三個熱敏電阻接入溫度轉(zhuǎn)換單元104的輸入端，溫度轉(zhuǎn)換單元104將通過電橋及運算放大電路將電阻信號轉(zhuǎn)換為0～3.3電壓信號，送入中央控制器103中的AD接口。[0058] 如圖2所示，本發(fā)明還提供了一種制氫電解槽狀態(tài)監(jiān)測方法，包括，獲取健康狀態(tài)信號，其中所述健康狀態(tài)信號包括電壓信號、電流信號、熱敏電阻阻值及流量信號；對健康狀態(tài)信號進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的健康狀態(tài)信號進行分倉處理，基于分倉處理后的信號通過人工智能算法構(gòu)建辨識模型；獲取當前狀態(tài)信號，通過辨識模型對當前狀態(tài)信號進行辨識，并對辨識結(jié)果進行判斷，得到電解槽健康狀態(tài)。[0059] 實施例二[0060] 如圖2所示，對該控制方法進行如下具體說明：[0061] 在步驟S201，獲取狀態(tài)信息，通過以太網(wǎng)通訊讀取采集板至少4路電壓信號、3個電解槽溫度信號、一個電流信號、一個流量信號，然后對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括：[0062] 電解槽極板溫度折算，電解槽極板溫度根據(jù)3個熱敏電阻信號進行計算，計算方法如下：[0063] Ｔel＝0.2·(T1+3·T2+T3)[0064] 上式中，Tel為電解槽極板溫度，T1為第一熱敏電阻采集到的溫度，T2為第二熱敏電阻采集到的溫度，T3為第三熱敏電阻采集到的溫度；[0065] 數(shù)據(jù)預(yù)處理還包括：電流信號標幺化、電壓信號標幺化、流量信號標幺化；剔除不合理數(shù)據(jù)，啟動過程數(shù)據(jù)不被保留、電解槽極板溫度小于70℃時的數(shù)據(jù)也不被保留。[0066] 在步驟S202，數(shù)據(jù)分倉，將電解槽的電流及對應(yīng)的電壓信號按不同溫度進行分倉處理，每1℃為一個數(shù)據(jù)倉，溫度范圍從70℃到100℃；將流量信號及對應(yīng)的電解槽電流按不同溫度進行分倉處理，每1℃為一個數(shù)據(jù)倉，溫度范圍從70℃到100℃；[0067] 在步驟S203，模型建立，建立每分倉內(nèi)的電壓電流模型，建模采用最小二乘擬合方法，只要分倉內(nèi)有數(shù)據(jù)就需要建立對應(yīng)的電壓?電流模型；建立分倉內(nèi)的電流?流量模型，建模采用最小二乘擬合方法，只要分倉內(nèi)有數(shù)據(jù)就需要建立對應(yīng)的電流與流量關(guān)系模型，優(yōu)選地，上述電壓?電流模型和電流?流量模型均采取三階模型。[0068] 在步驟S204，模型迭代，模型建立完成后須根據(jù)最新的數(shù)據(jù)更新模型，當模型建立后，新進入分倉內(nèi)的數(shù)據(jù)≥100時進行一次迭代，當最近2次迭代觸電壓?電流模型誤差絕對值小于1％額定電流時迭代完成。[0069] 在步驟S205，模型存儲，當?shù)瓿珊螅瑢⒛Ｐ痛鎯Φ接脖P，并停止模型迭代。[0070] 在步驟S206，健康狀態(tài)辨識，根據(jù)當前溫度下的電壓和電流值進行辨識，將實時采集到的電流值代入當前溫度分倉下的電壓?電流模型中，得到電壓參考值，電壓參考值與實際電壓偏差的絕對值如果大于設(shè)定的電壓第一閾值(優(yōu)選0.5％額定電壓值)，則判定為電解槽電極開始老化，處于亞健康狀態(tài)，如大于設(shè)定的電壓第二閾值(如1％額定電壓值)，則判定為電解槽電解出現(xiàn)故障，處于不健康狀態(tài)，如果某個電壓值小于電壓第三閾值(優(yōu)選10％額定電壓)，則判定為該組極板有短路發(fā)生。

[0071] 同時，在步驟S206中還根據(jù)電流和流量進行辨識，將實時采集到的電流值代入當前溫度分倉下的流量?電流模型中，得到流量參考值，流量參考值與實際流量之差絕對值大于設(shè)定的流量第一閾值(優(yōu)選2％額定流量值)，則判定為電流流量不匹配，若大于設(shè)定的流量第二閾值(優(yōu)選5％額定流量值)，則判定為電流流量嚴重不匹配；[0072] 在步驟S206中還包括電解槽不均壓的辨識，當采集板采集到的多路(至少4路)電壓兩兩只差大于其額定電壓的10％，則判定為電解槽不均壓故障。[0073] 在步驟S207，顯示與告警，將步驟S206判斷結(jié)果顯示在顯示器中，并以不同顏色區(qū)分電解槽健康狀態(tài)，可選地，紅色表示故障，橙色表示亞健康、綠色標注正常(健康)。[0074] 以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和優(yōu)點。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。