面对如今社会存在的严重的环境污染以及能源危机问题,大力推进新能源汽车发展逐渐成为缓解严峻形势的一个有效途径,其中燃料电池汽车更是以其零污染、低耗能、强续航和高安全性成为各国争相大力发展的热门,拥有十分广阔的发展前景。多种能量源供电的燃料电池汽车可以有效改善纯燃料电池动态响应慢和无法收集多余能量的特点,采用燃料电池+蓄电池(FC+B)共同提供能量的混合模式,提出合理的能量管理策略来充分利用燃料电池和蓄电池提供的能量,使燃料电池作为主能量源有一个稳定的能量提供,同时蓄电池作为辅助能量源,在一定的SOC(State of Charge,荷电状态)范围内提供电能,并可以回收多余的能量。在此目标基础上提出了改进的模糊逻辑控制的能量管理策略,但是模糊逻辑的设计取决于专家经验,有一定的误差和局限性,对此本文提出改进的多目标布谷鸟算法(Improved Multi-objective Cuckoo Search,IMOCS)对能量管理策略进行了优化,该算法针对标准的布谷鸟算法收敛速度较慢和缺少活力的缺点进行了一定程度的改进。模糊逻辑控制的能量管理策略以负载所需功率Pload和蓄电池SOC为输入,分别从高SOC、中SOC和低SOC三个方面制定合理的模糊逻辑控制器规则以及输入输出的隶属度函数,得到功率分配系数k,k与负载所需功率Pload相乘得到的就是燃料电池需要负担的部分功率Pfc,剩余部分为蓄电池需要负担的功率PBat。基于改进的多目标布谷鸟算法优化的模糊逻辑控制策略则是对模糊逻辑控制器的输入输出的隶属度函数以及控制规则进行了一定程度的优化,得到更加合适的功率分配系数k,减小了系统氢耗量,控制蓄电池的SOC在40%-80%内。在MATLAB/Simulink仿真环境中,搭建燃料电池+蓄电池混合动力燃料电池汽车的整体仿真模型,分别在部分新欧洲行驶工况(NEDC)和市郊循环工况(EUDC)两种工况下对本文提出的控制策略进行仿真验证,并将功率追踪控制策略设为对照组,通过比较蓄电池的SOC水平以及系统氢耗量来体现本文提出的控制策略的优越性。仿真结果证明本文提出的控制方式在燃料经济性以及续航性两个方面有了明显的改善,当蓄电池最初的SOC较高时减少了系统氢耗量,最初的SOC较低时避免了对蓄电池的过放电,收集多余的能量,在现实的运行工况中存在相应的优势。