氢能与燃料电池技术作为当下能源技术革命的重点,是构建安全、高效、环保、可持续发展能源经济中的重要一环,因此广泛应用于固定和移动发电领域。然而,燃料电池的耐久性是制约其大规模商业化应用的最大阻碍,尤其是汽车领域,道路环境复杂且空气组分存在地域性差异,这会加剧燃料电池的性能退化。因此,研究车用环境下燃料电池老化行为建模方法与延寿策略具有重大意义。基于外部传感器信息,本文构建了燃料电池外特性与内部老化机理之间的映射关系,并从预后健康管理和动力系统结构优化两个不同的角度制定了针对性的延寿策略,主要工作及创新点如下:1)针对燃料电池老化行为建模问题,分析了车用环境下各类工况对燃料电池寿命的影响,利用不同工况下性能退化的关键因素构建了各组件的性能退化因果链;针对燃料电池内部物理和化学过程难以观测的问题,基于传感器信息构建了外部属性特征与内部老化机理之间的映射关系,并建立了燃料电池老化行为量化表征的指标体系。2)针对燃料电池的健康状态评估问题,采用电堆交流阻抗作为评价指标,提出了一种基于解析法的等效电路模型对燃料电池进行量化表征,能够有效地匹配等效电路模型的拓扑结构与阻抗谱几何形状。基于复非线性最小二乘法对模型参数进行辨识,并提取了影响燃料电池寿命的显著参数,构建了老化参数集与老化时间的函数关系。采用四个特征频率点阻抗作为健康状态的评估指标,并通过阻抗数据验证了上述模型与方法的有效性。3)针对燃料电池可逆老化与不可逆老化并存的问题,将稳态工况下的电堆电压信息分解为老化趋势信息和电压恢复信息。针对老化趋势信息,基于极化曲线的半经验模型建立了燃料电池的老化模型,采用遗传算法获取模型参数,并基于自适应卡尔曼滤波算法对电压老化趋势进行了预测,获得电压残差序列。针对电压恢复信息,借助NARX神经网络模型和时间序列分析方法对可逆老化过程进行预测。通过老化实验验证了所提方法可以同时捕获整体老化趋势和电压恢复信息,提供了更加准确的寿命预测结果。4)针对燃料电池启动速度慢、耐久性差等问题,引入辅助电源优化了动力系统结构,消除负载波动对燃料电池寿命的影响。针对多电堆系统与辅助电源并联的拓扑结构,提出了一种基于规则的能量管理策略,能够保障燃料电池工作在固定负载条件,减少单个电堆的使用时间和启停次数,从而达到延长燃料电池使用寿命的目的。考虑辅助电源的寿命和安全问题,需对辅助电源的荷电状态和充放电功率进行限制,本文基于扩展卡尔曼滤波算法完成了对荷电状态的精准估计以及多约束条件下的功率预测,并通过实验验证了上述状态估计算法和能量管理策略的有效性。5)设计开发出一套完整的燃料电池管理系统,可以实现对辅助系统的精细化管理,保障了燃料电池高效、安全和长寿命运行,具有重要的工程价值。结合系统仿真模型、上位机监测软件搭建了在环仿真平台,验证了燃料电池管理系统的有效性和可靠性。