本书是围绕我国碳中和发展目标和《新能源汽车产业发展规划（20212035年）》发展愿景，为构建碳中和交通体系而编写的碳中和交通出版工程·氢能燃料电池动力系统系列之一。
燃料电池系统是一个复杂的电-气-热耦合系统，对燃料电池系统有效控制是提高其工作效率和可靠性、延长其使用寿命的关键之一。本书基于燃料电池系统的工作原理，阐述了燃料电池系统集成与控制中的关键技术问题；详细介绍了燃料电池系统集成设计与匹配，并进一步研究了燃料电池系统的关键子系统与部件特性；在此基础上，系统地研究了燃料电池进气子系统控制技术、热管理子系统控制技术、低温冷启动优化控制技术与燃料电池系统状态识别及老化预测技术，并给出了燃料电池控制系统的软硬件设计方法；最后对下一代燃料电池控制系统技术的发展趋势进行了展望。
本书适合燃料电池汽车及燃料电池系统相关的研发人员、管理人员，以及相关专业的老师和学生阅读参考。

1.国家出版基金项目，十四五时期国家重点出版物出版专项规划项目。
2.助力发展碳中和国家战略，为加速在交通领域实现碳中和目标提供知识动力。
3.全彩印刷，图文并茂，内容翔实，讲解细致。

前　言
经过二十余年的发展，我国新能源汽车行业已经跻身世界前列，拥有了全世界最大规模的新能源汽车市场，新能源汽车技术快速更迭、快速发展，正朝着汽车产业双碳目标阔步前进。作为三纵三横产业布局所关注的关键技术路线之一，燃料电池汽车因一次加氢续驶里程长、加氢速度快等优点，对商用车低碳转型的重要性不言而喻。
燃料电池系统作为燃料电池汽车的核心动力源，直接决定了整车性能，通常由燃料电池堆和提供反应需求的辅助零部件组成。早期，燃料电池系统集成通常只考虑如何将电堆和零部件合理连接即可，且一般通过开环标定的控制方式实现燃料电池系统的进气控制和热管理，旨在解决燃料电池系统在汽车上的可用性问题。但随着燃料电池产业技术不断发展，燃料电池系统的大规模推广应用开始面临成本、使用寿命和环境适应性等问题，进而对燃料电池系统集成和管控提出了新的要求。需要思考如何在成本、空间和寿命约束下，对燃料电池系统及其关键零部件进行模块化设计和集成优化；另外，需要将传统标定控制的思路，转变为通过先进测量、模型或算法得到燃料电池内部状态信息进行反馈控制，进而保证燃料电池内部状态处于合理范围内，提升其使用寿命和环境适应性。
本书着眼于燃料电池系统集成和控制，融合了同济大学电源智能管控实验室在燃料电池系统建模、分析、控制及诊断方面的相关研究成果。第1章介绍了燃料电池系统基本原理及控制现状。第2章详细介绍了燃料电池基本特性和电极过程机理，包括稳态、动态特性、电化学阻抗变化规律、低温冷启动特性、面内均质性和单体间不一致性。第3章从实际工程应用角度出发介绍了典型车用燃料电池系统的基本架构和集成方案，以及基本电气架构和零部件参数选型匹配方法。第4章先介绍了燃料电池系统建模和参数辨识方法，并阐述了燃料电池系统空气压力流量解耦控制和氢气压力控制方法。第5章着重介绍了燃料电池热管理子系统建模以及温度控制方法。第6章介绍了面向低温冷启动应用的燃料电池数值模型，并在此基础上论述了快速冷启动优化方法。第7章则介绍了燃料电池内部状态定量估计、故障识别以及短时衰减预测方法。第8章和第9章则对燃料电池控制系统设计和未来发展趋势进行了归纳。作者将多年研究成果和领域经验融入本书的内容中，力求为读者提供一本系统、全面、实用性强的参考书。
成书过程中，感谢孙泽昌教授和魏学哲教授悉心指导，感谢同济大学新能源汽车工程中心对相关工作的支持。参与本书相关资料整理和编撰的博士研究生有刘钊铭、唐伟、赵磊、李玉青等，在此也一并表示感谢。
同时，由于作者水平有限，恳请读者对本书的内容提出宝贵意见，并对书中存在的错误及不当之处提出批评和修改建议，以便本书再版修订时参考。

著　者

戴海峰，同济大学教授、博导。2003年获同济大学机械专业学士学位，2008年获同济大学车辆工程专业博士学位，同年起在同济大学执教，2018年被评为教授。现为IEEE高级会员，受邀担任Renewable and Sustainable Energy Reviews等国际学术期刊编委，担任IEEE PES中国动力电池分会常务理事、SAE NEV技术委员会委员、全国汽车标准化技术委员会电动车辆分技术委员会委员、中国电池工业协会氢能与燃料电池分会专家委员会副主任，获上海人才发展资金资助。长期从事电化学电源系统技术研究。主持国家自然科学基金3项（含重点项目1项）、国家重点研发计划课题/子课题各1项，建立校企联合实验室1个，承担各类省部级及校企合作项目近30项，并作为技术骨干参与科技部与基金委项目多项。研究取得了丰硕的科研成果，以第一/通讯作者在Nature Communications等期刊发表论文被SCI收录60余篇，论文总被引3361次，单篇最高被引312次，H-index 31。先后5篇入选ESI高被引论文，2篇期刊封面论文，2019~2021连续三年入选Elsevier中国高被引学者。累计授权发明专利40余项，4项专利获转让，申请PCT专利1项，主持/参编各类标准6部。研究成果先后获中国轻工业联合会技术发明一等奖（排名1）、上海市科技进步二等奖（排名2）及中国汽车工业科技进步一等奖（排名10）。

丛书序
本书序
前?言
第1章　燃料电池系统原理及控制001
1.1　背景002
1.2　燃料电池003
1.2.1　燃料电池类型003
1.2.2　燃料电池结构及基本工作原理004
1.3　燃料电池系统006
1.4　燃料电池系统控制008
1.4.1　空气供给子系统控制009
1.4.2　氢气供给子系统控制010
1.4.3　热管理子系统控制011
1.4.4　低温冷启动控制012
1.5　本章小结013
第2章 　质子交换膜燃料电池特性014
2.1　燃料电池特性的常用电化学表征方法015
2.2　燃料电池稳态特性017
2.2.1　试验对象017
2.2.2　稳态试验结果019
2.3　燃料电池动态特性022
2.4　燃料电池阻抗特性027
2.4.1　电化学阻抗定义027
2.4.2　电化学阻抗谱解析030
2.4.3　基于电化学阻抗谱的动力学分析033
2.4.4　动力学损失敏感性分析043
2.5　燃料电池冷启动过程特性045
2.5.1　试验环境和流程046
2.5.2　单体电池恒温冷启动过程特性048
2.5.3　电堆升温冷启动过程特性052
2.6　燃料电池单体面内异质性特性056
2.6.1　面内异质性特征057
2.6.2　面内异质性试验058
2.6.3　面内异质性分析059
2.7　燃料电池堆单体间不一致特性066
2.7.1　燃料电池堆单体不一致性试验066
2.7.2　燃料电池堆单体不一致性表现规律068
2.7.3　燃料电池堆单体不一致性分析069
2.8　本章小结073
第3章　燃料电池系统集成设计074
3.1　燃料电池系统架构及集成075
3.1.1　空气供给子系统架构及集成075
3.1.2　氢气供给子系统架构及集成077
3.1.3　热管理子系统架构及集成079
3.2　燃料电池系统的电气架构及集成081
3.2.1　高压电气架构及集成081
3.2.2　低压电气架构及集成081
3.3　燃料电池系统匹配设计084
3.3.1　空气供给子系统匹配设计084
3.3.2　氢气供给子系统匹配设计089
3.3.3　热管理子系统匹配设计094
3.3.4　DC/DC变换器选型与匹配098
3.4　本章小结100
第4章　燃料电池进气控制101
4.1　燃料电池系统建模102
4.1.1　燃料电池堆建模103
4.1.2　辅助部件建模110
4.2　燃料电池系统模型参数辨识115
4.2.1　模型参数辨识方法115
4.2.2　燃料电池系统模型参数辨识结果119
4.3　空气流量-压力控制算法125
4.3.1　空气流量-压力解耦控制125
4.3.2　基于标定的前馈PID串级控制138
4.4　氢气压力控制算法146
4.4.1　基于模糊PI的氢气压力控制146
4.4.2　氢气压力控制结果149
4.5　本章小结154
第5章　燃料电池温度控制155
5.1　热管理子系统建模156
5.1.1　电堆产热模型157
5.1.2　冷却系统模型158
5.2　模型参数辨识及验证161
5.3　基于自适应模型预测控制的热管理165
5.3.1　多工况点热管理子系统模型线性化165
5.3.2　预测控制原理168
5.4　燃料电池温度控制结果171
5.4.1　温度控制的适应性分析171
5.4.2　WLTC工况下的温度控制结果对比174
5.5　本章小结176
第6章　燃料电池冷启动优化控制177
6.1　低温冷启动过程机理模型178
6.1.1　模型控制方程179
6.1.2　模型中的关键参数测量与辨识184
6.2　冷启动机理模型验证和误差分析190
6.2.1　冷启动失败工况下的结果对比分析191
6.2.2　冷启动成功工况下的结果对比分析194
6.2.3　低温冷启动模型仿真误差来源总结196
6.3　低温冷启动策略优化197
6.3.1　基于粒子群优化算法的策略优化方法197
6.3.2　膜含水量已定的快速冷启动策略优化199
6.3.3　膜含水量未定的快速冷启动策略优化203
6.3.4　-30℃下快速冷启动策略优化205
6.3.5　冷启动策略优化前后对比分析208
6.4　本章小结209
第7章　燃料电池状态识别及老化预测210
7.1　燃料电池内部状态估计211
7.1.1　系统状态方程及参数辨识211
7.1.2　氧气过量系数计算原理216
7.1.3　内部状态观测器设计217
7.1.4　状态观测器结果及优化224
7.2　燃料电池内部故障识别231
7.2.1　燃料电池故障数据集建立231
7.2.2　基于混合深度学习的燃料电池内部故障识别236
7.2.3　燃料电池内部故障识别结果245
7.3　燃料电池老化预测249
7.3.1　燃料电池健康状态指标249
7.3.2　基于模态分解和深度学习的短时衰减预测251
7.3.3　燃料电池短时衰减预测结果255
7.4　本章小结261
第8章　燃料电池控制系统设计262
8.1　控制系统的一般软件架构263
8.2　输入输出模块265
8.3　模式管理模块265
8.3.1　系统上电状态控制266
8.3.2　系统预备状态控制266
8.3.3　系统启动状态控制266
8.3.4　系统运行状态控制270
8.3.5　系统关机状态控制270
8.4　子系统控制模块272
8.5　状态识别及故障诊断模块274
8.6　本章小结275
第9章　燃料电池系统控制的发展趋势276
9.1　先进智能传感技术提升管控的信息维度及空间尺度277
9.2　数据驱动的智能技术提升管控的性能及时间尺度279
9.3　本章小结281
参考文献282