陈飞 罗仁宏

（1.上海科学技术职业学院，上海 201800；2.东风汽车集团股份有限公司岚图汽车科技分公司，武汉 430050）

1 前言

氢燃料电堆的温度直接影响电池进、排气压力、含水量、使用寿命、催化剂的活性和化学反应速率等[1-4]，国内外学者在氢燃料电池温度的控制上开展了广泛研究：Dong[5]等人在传统温度控制策略的基础上提出了PID控制策略，通过控制冷却风扇和电子水泵实现电堆工作温度的控制；文献[6]～文献[8]通过采用人工神经网络、模糊PID和模糊增量PID达到对燃料电池发电系统温度的最佳控制。

传统质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC）冷却系统自身存在着一定的时滞性[8]，再加上PEMFC 运行工况多变且复杂，这就要求PEMFC 冷却系统对温度的控制更加精确和高效。传统PEMFC冷却系统在控制逻辑上限制了氢燃料电池汽车对能源的充分利用，而智能化冷却系统控制不仅能有效提高对PEMFC温度的控制能力，提高冷却效率，而且能降低整车的能源消耗量，因此成为氢燃料电池汽车研究的热点之一[9-13]。

某自主研发的氢燃料电池乘用车在开发设计阶段，采用传统PID控制策略对电堆冷却系统进行控制时，出现温度波动大，温度调节控制时间长和能量消耗量偏高的问题。为此，本文提出模型预测控制（Model Predic⁃tive Control，MPC）策略对氢燃料电池冷却系统水侧和空气侧进行智能控制，以满足冷却需求并提升整车的续航里程。

2 PEMFC冷却系统设计原理

在PEMFC 冷却系统中，由于电堆工作时在熵产热、电化学反应、欧姆电阻等作用下产生了不可逆的热，若这些热量不能被及时带走，就会造成电堆积热现象，而高温会导致电堆内的质子交换膜脱水，中断质子导电和运动，从而造成电堆放电功率下降或断电等问题。……