| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 PEMFC加湿控制的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 PEMFC气体加湿系统结构与控制方案设计 | 第15-21页 |
| 2.1 PEMFC加湿系统结构与加湿原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 PEMFC加湿系统结构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 PEMFC加湿原理 | 第16-18页 |
| 2.2 加湿对温度以及PEMFC性能的影响 | 第18-20页 |
| 2.3 加湿控制方案的设计 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 PEMFC气体加湿系统建模 | 第21-30页 |
| 3.1 风机转速模型的建立 | 第21-22页 |
| 3.2 气体通道内部温湿度模型的建立 | 第22-24页 |
| 3.3 电池堆内温湿度测量模型的建立 | 第24-27页 |
| 3.3.1 阴极流体模型的建立 | 第24-27页 |
| 3.3.2 质子交换膜水合模型的建立 | 第27页 |
| 3.4 加湿系统整体仿真模型的搭建 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 PEMFC气体加湿控制算法的分析与优化 | 第30-49页 |
| 4.1 基于模糊PID的加湿控制算法分析 | 第30-35页 |
| 4.1.1 模糊PID算法的设计 | 第30-34页 |
| 4.1.2 模糊PID算法的仿真分析 | 第34-35页 |
| 4.2 基于BP神经网络PID的加湿控制算法分析 | 第35-41页 |
| 4.2.1 BP神经网络PID算法的设计 | 第35-39页 |
| 4.2.2 BP神经网络PID算法的仿真分析 | 第39-41页 |
| 4.3 多变量模糊自适应预测优化算法控制分析 | 第41-45页 |
| 4.3.1 多变量模糊自适应预测优化算法的设计 | 第41-44页 |
| 4.3.2 多变量模糊自适应预测优化算法的仿真分析 | 第44-45页 |
| 4.4 优化算法与传统算法控制效果的比较分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 加湿控制系统软硬件设计与现场测试 | 第49-63页 |
| 5.1 系统硬件设计 | 第49-54页 |
| 5.1.1 CPU控制单元 | 第49-50页 |
| 5.1.2 风机转速控制电路 | 第50-51页 |
| 5.1.3 加热器驱动电路 | 第51页 |
| 5.1.4 信号采集电路 | 第51-52页 |
| 5.1.5 CAN通信接口电路 | 第52-54页 |
| 5.1.6 电源模块电路 | 第54页 |
| 5.2 系统软件设计 | 第54-58页 |
| 5.3 系统现场测试 | 第58-62页 |
| 5.3.1 测试界面的设计 | 第58-60页 |
| 5.3.2 系统运行测试 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |