前言

质子交换膜燃料电池（PEMFC）具有低噪声、清洁环保、电流密度和比功率高、发电效率高等优点，它不仅可用于航天、军事等特殊领域，而且随着制造成本的降低和电堆系统性能的优化，在电动汽车、混合动力机车、燃料电池电站等方面都具有很大的市场潜力。质子交换膜燃料电池系统安全高效、长时间地运行，需要对其操作条件（空气流量和压力、温度、湿度等）进行有效的控制，而且相关变量之间的耦合性很强，因此质子交换膜燃料电池系统控制是一个多输入/多输出、强耦合的复杂系统控制问题。燃料电池系统优化控制要提高燃料电池系统工作效率，即对各控制量进行优化控制，提高燃料电池系统的净输出功率（燃料电池堆发出的电力减去各辅助系统消耗的电力）；燃料电池系统是一个电源系统，动态响应要求高，而燃料电池堆及其辅助系统自身存在着时滞特性，需要深入研究燃料电池系统控制策略，提高燃料电池系统的动态响应能力；目前，燃料电池在实验室稳态运行条件下的使用寿命远远大于室外动态工况下的使用寿命，因此也需要合适的控制策略提高室外动态工况下燃料电池的使用寿命。

本书紧密结合当前质子交换膜燃料电池的研究热点，对质子交换膜燃料电池系统建模与优化控制的研究现状进行了较为详尽的分析和总结。

全书共分为6章，第1章为绪论，介绍了质子交换膜燃料电池的基本原理，以及在汽车、舰船、固定电站、备用电源、移动电源等方面的应用。第2章总结了质子交换膜燃料电池系统建模国内外研究现状；建立了质子交换膜燃料电池机理模型，包括电压模型、阴极流道模型、阳极流道模型、质子交换膜水模型、温度模型及辅助设备模型；并建立了基于Elman神经网络的燃料电池模型。第3章介绍了质子交换膜燃料电池系统模拟仿真，仿真软件包括输入界面、Simulink模型和输出界面三部分，可以方便地对燃料电池系统进行仿真；利用该仿真软件，对影响燃料电池系统动态性能的各种因素进行了动态分析和仿真。第4章介绍了质子交换膜燃料电池空气供应系统控制，采用Elman神经网络预测空气参数随燃料电池堆输出功率和电池堆工作温度等参数变化的趋势，进行空气流量控制和空气压力控制研究，提出自适应神经网络控制方法对燃料电池空气供应系统进行控制。第5章主要介绍了质子交换膜燃料电池系统水管理，进行了基于回归神经网络优化的模型预测控制研究，并研究了基于湿度软测量的PEMFC水管理。第6章在第4章和第5章的基础上，介绍了质子交换膜燃料电池系统控制，包括质子交换膜燃料电池系统预测控制器设计和基于神经网络优化的PEMFC多模型切换控制。全书较系统地介绍了质子交换膜燃料电池系统建模与优化控制的最新成果和发展方向，总结了作者的研究成果。

本书第1～3章由张立炎撰写，第4～6章由全书海、张立炎、黄亮、卫国爱共同撰写，全书由张立炎统稿。本书是作者及其课题组多年研究的成果，作者在研究过程中得到了武汉理工大学潘牧教授的热情指导，课题组研究生张天贺、蒋卫、杜文朝等也先后参与了相关研究工作，在此一并表示感谢。

由于作者水平有限，书中难免存在一些错误和不足之处，恳请广大同行、读者批评指正。

作者

2011年5月