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本書是圍繞我國碳中和發展目標和《新能源汽車產業發展規劃（20212035年）》發展愿景，為構建碳中和交通體系而編寫的碳中和交通出版工程·氫能燃料電池動力系統系列之一。
燃料電池系統是一個復雜的電-氣-熱耦合系統，對燃料電池系統有效控制是提高其工作效率和可靠性、延長其使用壽命的關鍵之一。本書基于燃料電池系統的工作原理，闡述了燃料電池系統集成與控制中的關鍵技術問題；詳細介紹了燃料電池系統集成設計與匹配，并進一步研究了燃料電池系統的關鍵子系統與部件特性；在此基礎上，系統地研究了燃料電池進氣子系統控制技術、熱管理子系統控制技術、低溫冷啟動優化控制技術與燃料電池系統狀態識別及老化預測技術，并給出了燃料電池控制系統的軟硬件設計方法；最后對下一代燃料電池控制系統技術的發展趨勢進行了展望。
本書適合燃料電池汽車及燃料電池系統相關的研發人員、管理人員，以及相關專業的老師和學生閱讀參考。

1.國家出版基金項目，十四五時期國家重點出版物出版專項規劃項目。
2.助力發展碳中和國家戰略，為加速在交通領域實現碳中和目標提供知識動力。
3.全彩印刷，圖文并茂，內容翔實，講解細致。

前　言
經過二十余年的發展，我國新能源汽車行業已經躋身世界前列，擁有了全世界最大規模的新能源汽車市場，新能源汽車技術快速更迭、快速發展，正朝著汽車產業雙碳目標闊步前進。作為三縱三橫產業布局所關注的關鍵技術路線之一，燃料電池汽車因一次加氫續駛里程長、加氫速度快等優點，對商用車低碳轉型的重要性不言而喻。
燃料電池系統作為燃料電池汽車的核心動力源，直接決定了整車性能，通常由燃料電池堆和提供反應需求的輔助零部件組成。早期，燃料電池系統集成通常只考慮如何將電堆和零部件合理連接即可，且一般通過開環標定的控制方式實現燃料電池系統的進氣控制和熱管理，旨在解決燃料電池系統在汽車上的可用性問題。但隨著燃料電池產業技術不斷發展，燃料電池系統的大規模推廣應用開始面臨成本、使用壽命和環境適應性等問題，進而對燃料電池系統集成和管控提出了新的要求。需要思考如何在成本、空間和壽命約束下，對燃料電池系統及其關鍵零部件進行模塊化設計和集成優化；另外，需要將傳統標定控制的思路，轉變為通過先進測量、模型或算法得到燃料電池內部狀態信息進行反饋控制，進而保證燃料電池內部狀態處于合理范圍內，提升其使用壽命和環境適應性。
本書著眼于燃料電池系統集成和控制，融合了同濟大學電源智能管控實驗室在燃料電池系統建模、分析、控制及診斷方面的相關研究成果。第1章介紹了燃料電池系統基本原理及控制現狀。第2章詳細介紹了燃料電池基本特性和電極過程機理，包括穩態、動態特性、電化學阻抗變化規律、低溫冷啟動特性、面內均質性和單體間不一致性。第3章從實際工程應用角度出發介紹了典型車用燃料電池系統的基本架構和集成方案，以及基本電氣架構和零部件參數選型匹配方法。第4章先介紹了燃料電池系統建模和參數辨識方法，并闡述了燃料電池系統空氣壓力流量解耦控制和氫氣壓力控制方法。第5章著重介紹了燃料電池熱管理子系統建模以及溫度控制方法。第6章介紹了面向低溫冷啟動應用的燃料電池數值模型，并在此基礎上論述了快速冷啟動優化方法。第7章則介紹了燃料電池內部狀態定量估計、故障識別以及短時衰減預測方法。第8章和第9章則對燃料電池控制系統設計和未來發展趨勢進行了歸納。作者將多年研究成果和領域經驗融入本書的內容中，力求為讀者提供一本系統、全面、實用性強的參考書。
成書過程中，感謝孫澤昌教授和魏學哲教授悉心指導，感謝同濟大學新能源汽車工程中心對相關工作的支持。參與本書相關資料整理和編撰的博士研究生有劉釗銘、唐偉、趙磊、李玉青等，在此也一并表示感謝。
同時，由于作者水平有限，懇請讀者對本書的內容提出寶貴意見，并對書中存在的錯誤及不當之處提出批評和修改建議，以便本書再版修訂時參考。

著　者

戴海峰，同濟大學教授、博導。2003年獲同濟大學機械專業學士學位，2008年獲同濟大學車輛工程專業博士學位，同年起在同濟大學執教，2018年被評為教授。現為IEEE高級會員，受邀擔任Renewable and Sustainable Energy Reviews等國際學術期刊編委，擔任IEEE PES中國動力電池分會常務理事、SAE NEV技術委員會委員、全國汽車標準化技術委員會電動車輛分技術委員會委員、中國電池工業協會氫能與燃料電池分會專家委員會副主任，獲上海人才發展資金資助。長期從事電化學電源系統技術研究。主持國家自然科學基金3項（含重點項目1項）、國家重點研發計劃課題/子課題各1項，建立校企聯合實驗室1個，承擔各類省部級及校企合作項目近30項，并作為技術骨干參與科技部與基金委項目多項。研究取得了豐碩的科研成果，以第一/通訊作者在Nature Communications等期刊發表論文被SCI收錄60余篇，論文總被引3361次，單篇最高被引312次，H-index 31。先后5篇入選ESI高被引論文，2篇期刊封面論文，2019~2021連續三年入選Elsevier中國高被引學者。累計授權發明專利40余項，4項專利獲轉讓，申請PCT專利1項，主持/參編各類標準6部。研究成果先后獲中國輕工業聯合會技術發明一等獎（排名1）、上海市科技進步二等獎（排名2）及中國汽車工業科技進步一等獎（排名10）。

叢書序
本書序
前?言
第1章　燃料電池系統原理及控制001
1.1　背景002
1.2　燃料電池003
1.2.1　燃料電池類型003
1.2.2　燃料電池結構及基本工作原理004
1.3　燃料電池系統006
1.4　燃料電池系統控制008
1.4.1　空氣供給子系統控制009
1.4.2　氫氣供給子系統控制010
1.4.3　熱管理子系統控制011
1.4.4　低溫冷啟動控制012
1.5　本章小結013
第2章 　質子交換膜燃料電池特性014
2.1　燃料電池特性的常用電化學表征方法015
2.2　燃料電池穩態特性017
2.2.1　試驗對象017
2.2.2　穩態試驗結果019
2.3　燃料電池動態特性022
2.4　燃料電池阻抗特性027
2.4.1　電化學阻抗定義027
2.4.2　電化學阻抗譜解析030
2.4.3　基于電化學阻抗譜的動力學分析033
2.4.4　動力學損失敏感性分析043
2.5　燃料電池冷啟動過程特性045
2.5.1　試驗環境和流程046
2.5.2　單體電池恒溫冷啟動過程特性048
2.5.3　電堆升溫冷啟動過程特性052
2.6　燃料電池單體面內異質性特性056
2.6.1　面內異質性特征057
2.6.2　面內異質性試驗058
2.6.3　面內異質性分析059
2.7　燃料電池堆單體間不一致特性066
2.7.1　燃料電池堆單體不一致性試驗066
2.7.2　燃料電池堆單體不一致性表現規律068
2.7.3　燃料電池堆單體不一致性分析069
2.8　本章小結073
第3章　燃料電池系統集成設計074
3.1　燃料電池系統架構及集成075
3.1.1　空氣供給子系統架構及集成075
3.1.2　氫氣供給子系統架構及集成077
3.1.3　熱管理子系統架構及集成079
3.2　燃料電池系統的電氣架構及集成081
3.2.1　高壓電氣架構及集成081
3.2.2　低壓電氣架構及集成081
3.3　燃料電池系統匹配設計084
3.3.1　空氣供給子系統匹配設計084
3.3.2　氫氣供給子系統匹配設計089
3.3.3　熱管理子系統匹配設計094
3.3.4　DC/DC變換器選型與匹配098
3.4　本章小結100
第4章　燃料電池進氣控制101
4.1　燃料電池系統建模102
4.1.1　燃料電池堆建模103
4.1.2　輔助部件建模110
4.2　燃料電池系統模型參數辨識115
4.2.1　模型參數辨識方法115
4.2.2　燃料電池系統模型參數辨識結果119
4.3　空氣流量-壓力控制算法125
4.3.1　空氣流量-壓力解耦控制125
4.3.2　基于標定的前饋PID串級控制138
4.4　氫氣壓力控制算法146
4.4.1　基于模糊PI的氫氣壓力控制146
4.4.2　氫氣壓力控制結果149
4.5　本章小結154
第5章　燃料電池溫度控制155
5.1　熱管理子系統建模156
5.1.1　電堆產熱模型157
5.1.2　冷卻系統模型158
5.2　模型參數辨識及驗證161
5.3　基于自適應模型預測控制的熱管理165
5.3.1　多工況點熱管理子系統模型線性化165
5.3.2　預測控制原理168
5.4　燃料電池溫度控制結果171
5.4.1　溫度控制的適應性分析171
5.4.2　WLTC工況下的溫度控制結果對比174
5.5　本章小結176
第6章　燃料電池冷啟動優化控制177
6.1　低溫冷啟動過程機理模型178
6.1.1　模型控制方程179
6.1.2　模型中的關鍵參數測量與辨識184
6.2　冷啟動機理模型驗證和誤差分析190
6.2.1　冷啟動失敗工況下的結果對比分析191
6.2.2　冷啟動成功工況下的結果對比分析194
6.2.3　低溫冷啟動模型仿真誤差來源總結196
6.3　低溫冷啟動策略優化197
6.3.1　基于粒子群優化算法的策略優化方法197
6.3.2　膜含水量已定的快速冷啟動策略優化199
6.3.3　膜含水量未定的快速冷啟動策略優化203
6.3.4　-30℃下快速冷啟動策略優化205
6.3.5　冷啟動策略優化前后對比分析208
6.4　本章小結209
第7章　燃料電池狀態識別及老化預測210
7.1　燃料電池內部狀態估計211
7.1.1　系統狀態方程及參數辨識211
7.1.2　氧氣過量系數計算原理216
7.1.3　內部狀態觀測器設計217
7.1.4　狀態觀測器結果及優化224
7.2　燃料電池內部故障識別231
7.2.1　燃料電池故障數據集建立231
7.2.2　基于混合深度學習的燃料電池內部故障識別236
7.2.3　燃料電池內部故障識別結果245
7.3　燃料電池老化預測249
7.3.1　燃料電池健康狀態指標249
7.3.2　基于模態分解和深度學習的短時衰減預測251
7.3.3　燃料電池短時衰減預測結果255
7.4　本章小結261
第8章　燃料電池控制系統設計262
8.1　控制系統的一般軟件架構263
8.2　輸入輸出模塊265
8.3　模式管理模塊265
8.3.1　系統上電狀態控制266
8.3.2　系統預備狀態控制266
8.3.3　系統啟動狀態控制266
8.3.4　系統運行狀態控制270
8.3.5　系統關機狀態控制270
8.4　子系統控制模塊272
8.5　狀態識別及故障診斷模塊274
8.6　本章小結275
第9章　燃料電池系統控制的發展趨勢276
9.1　先進智能傳感技術提升管控的信息維度及空間尺度277
9.2　數據驅動的智能技術提升管控的性能及時間尺度279
9.3　本章小結281
參考文獻282