固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cell,SOFC）系统是一种使用燃料来发电的装置,具有低排放、高效率、长寿命的优点。然而,振荡的发生和传播在系统中是很常见的。当某些变量振荡时,发电系统的寿命会大大缩短,并且会影响系统的输出电特性。因此,为了防止振荡对系统造成不良影响,SOFC系统振荡根因分析、诊断和控制是非常重要的。一个独立的SOFC系统由多个子系统组成,每个子系统均包含多个过程变量。准确定位系统振荡的根因并不容易,且目前针对SOFC系统的振荡根因控制策略的研究也很少。针对SOFC系统实验过程中出现的变量振荡问题,本文采用数据驱动和拓扑模型相结合的办法,为诊断系统中的振荡提供了完整的流程。面对诊断出的振荡根因,本文搭建了实验系统模型,并模拟振荡情形,制定了振荡控制策略。首先本文搭建了3k W SOFC独立发电系统,启动了升温发电实验,包括启停、待机和长期放电阶段。通过实验发现SOFC系统中的众多变量都存在着振荡问题。针对实验对象,对SOFC系统中各个子系统进行了建模和集成,搭建了SOFC系统物理模型,并通过实验数据对模型进行了验证。进一步,基于实验得到的众多数据,采用结合主成分分析和振荡显著性指标的方法来选择系统中的特征变量。然后应用数据驱动的格兰杰因果关系分析方法来提供可靠的振荡根因诊断,并且通过考虑了过程连接性和过程知识的拓扑模型进一步提高了诊断结果的准确性。结果表明,基于数据和拓扑模型相结合的方法可以准确定位SOFC系统振荡的根因,为提高分析和诊断系统振荡根因的准确性提供有力的保障。最后,基于得到的振荡根因,在模型中对振荡源进行了模拟,并进一步分别设计了单输入和双输入模糊控制器对系统中的振荡问题进行控制和消除,从而优化了SOFC系统因振荡问题导致的寿命衰减和发电不稳定的问题。