车载燃料电池系统运行时，其内部湿度是非常重要的状态参数，严重影响电池的工作性能和寿命，而现有手段和方法难以直接测量获得湿度参数。因此，开展质子交换膜燃料电池湿度软测量关键技术与方法研究，具有重要的理论意义和现实意义。本文以自主研发的大功率车用质子交换膜燃料电池系统为研究对象，对湿度机理、基于内阻的软测量方法、基于模糊集方法和神经网络方法的湿度软测量和优化，以及湿度软仪表系统进行了较为系统的研究。本文的主要研究成果如下：提出了一种基于内阻的车用燃料电池湿度软测量方法。该方法基于燃料电池质子交换膜的含水量（湿度）与电池内阻的高度相关性，通过研究和引入内阻与湿度之间的经验公式，建立了基于内阻的湿度软测量。采用优化后的实测内阻数据，验证了湿度软测量的结果与理论值符合性较好。建立了一种基于模糊集的燃料电池湿度状态软测量模型。用内阻值、初始开路电压和指定运行条件下的输出电压等3个参数作为模糊逻辑模型的输入值，用湿度值作为模型输出，采用正态高斯隶属度函数，使用标准可加性学习算法，采用实际运行测试数据进行燃料电池湿度预测，输出结果与实际湿度状态符合程度较高。建立了一种车用燃料电池湿度软测量的动态模糊神经网络模型。提出了基于动态模糊神经网络的车用燃料电池湿度软测量方法，并基于实际测试数据对湿度软测量结果进行了分析和比较。仿真结果表明：该方法相对于基于单一神经网络湿度软测量方法，输出更为准确，且输出误差更小。设计和实现了一种燃料电池运行时湿度监测软仪表系统。结合基于内阻和动态神经网络的湿度软测量方法，设计完成了软硬件系统，完成了上下位机之间的通讯和操作界面设计。基于实测数据的软仪表输出湿度状态与实际情况完全符合，验证了软仪表运行的有效性。综上所述，本文分别从湿度机理分析、基于内阻的湿度软测量、基于模糊集的湿度软测量、基于神经网络的湿度软测量、基于动态模糊神经网络的湿度软测量和湿度软仪表系统设计出发，提出了相关的研究思路和方法，并采用实际运行数据和仿真结果对本文设计的可行性和有效性进行了验证，为车用燃料电池的湿度软测量，以及涉及到的其它相关问题的研究，提供了一些思路和参考。