质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell,PEMFC）具有高效率、低噪音、零排放等优点,使其在车辆动力系统开发与应用领域获得了广泛关注。为保证PEMFC系统高效、稳定运行,精确的过氧比（Oxygen Excess Ratio,OER）控制起着重要作用。OER是指进入燃料电池电堆的氧气质量流量与电堆反应所需的氧气质量流量之比。然而,在大电流工况干扰下,OER控制难度大,PEMFC系统能量转换效率低,且易导致膜组件受损,缩短使用寿命。因此,为提高OER控制精度和降低PEMFC系统寄生功率,本文研究了以下内容:首先,针对PEMFC工作原理及输出特性,基于能量守恒定律,构建PEMFC电堆等效电路模型,结合蓄电池外部动态特性,建立PEMFC混合电源系统模型;根据质量守恒定律以及气体理想定律,搭建PEMFC空气供给系统控制模型,并分析不同负载电流和空压机工作电压下PEMFC系统OER响应特性。提出了车用燃料电池空气供给系统的分层预测优化控制方法。在上层预测中设计基于深度BP神经网络的车速预测方法,实时预测车速变化;结合PEMFC混合电源系统模型,引入动态规划（Dynamic Programming,DP）算法,设计基于DP优化的能量管理策略,实现混合电源系统功率实时优化管理,并获取预测的电流干扰信息。然后,底层以空压机为控制对象,其工作电压为操纵变量,结合预测的电流干扰信息及其离散填充方法,设计了改进的模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）,形成了PEMFC空气供给系统的分层预测优化控制策略,实现了复杂电流干扰下OER的精准预测控制。此外,考虑系统模型参数时变以及传感器测量误差等因素,本文还研究了基于反馈线性化模型预测串级的车用燃料电池OER自抗扰控制,提高了在电堆温度、大气温度及空压机转动惯量等模型参数干扰下OER的控制精度。在局部MANHATTAN和局部CYC＿INDIA＿HWY＿SAMPLE组成的混合工况下OER控制结果表明,分层预测控制有效防止PEMFC系统发生缺氧现象,且其最大误差为0.5332,相比传统MPC降低了78.53%。此外,在自定义阶跃工况中,基于串级结构的OER控制其平均绝对误差为0.01,相比传统PI控制减少了23.66%,且在稳态响应时间上缩短了0.48秒。最后,对OER的分层预测控制进行DSP硬件在环实验,结果表明,基于DSP硬件在环实验OER控制的最大绝对误差为0.057,且其余工作点处的控制误差基本维持在0.02,与仿真结果保持较好的一致性,验证了该控制方法在硬件上实施的可行性。