氢能作为一种资源丰富、安全环保的新型能源被广泛使用,在大气污染严重和石油资源紧缺等难题的时代背景下,氢燃料电池汽车产业蓬勃发展。合理的能量管理策略是改善整车的燃油经济性、优化燃料电池输出特性的重要途经,考虑到国内燃料电池价格昂贵等因素,针对燃料电池工作时输出功率波动大、启停频繁等问题,将燃料电池汽车作为研究对象,以提高燃料电池的耐久性、延长其使用寿命为首要目标,以改善能量管理策略的行驶工况适应性为次要目标,设计并搭建了能量管理策略,利用硬件在环平台对其进行仿真测试。分析燃料电池汽车的组成,基于Matlab/Simulink软件搭建燃料电池模型、车辆动力学模型和驾驶员模型等仿真模型。针对能量管理策略的行驶工况识别问题,使用GPS等设备,在特定的时间和路线中采集汽车的实际行驶数据;对采集数据提取特征参数后,通过主成分分析法,对特征数据进行归一化、降维等处理;使用支持向量机算法,搭建实际行驶工况的识别模型,利用粒子群算法对识别模型进行优化。针对燃料电池存在的输出功率波动大和频繁启停等问题,在等效消耗最小策略的基础上,利用反馈调节方法搭建变载限制策略,降低燃料电池的输出波动;以行驶车速为参考搭建启停控制策略,减少燃料电池的启停次数,抑制负面问题对燃料电池造成的性能损耗。为了提高能量管理策略的工况适应能力,使用多岛遗传算法对不同行驶工况下的控制参数进行优化,结合工况识别模型实现能量管理策略的自适应调整。基于SCALEXIO和Micro Auto BoxⅡ搭建了硬件在环仿真平台,利用配套软件和代码自动生成技术,完成对仿真模型的编译。通过CAN总线实现硬件之间的数据交互,在Control Desk软件中进行实时仿真测试,监测并记录仿真的情况,整理和分析试验数据。结果表明,本文搭建的能量管理策略可以满足实时性要求,与没有行驶工况识别的D-ECMS策略相比,含有行驶工况识别的A-ECMS策略在氢气消耗基本一致的情况下,在WLTC和FTP75行驶工况中分别可以减少燃料电池22.34%和10.35%的电压衰退,验证了A-ECMS能量管理策略可以提高燃料电池的耐久性,延长其使用寿命。