智能控制算法的出现,以及高性能微处理器的不断更新,给工业过程控制提供了越来越多、越来越好的解决方案.这些控制算法可以避开实际系统数学建模的难题,这给它们的发展开辟了广阔的空间.神经网络(NN)具有强大的存储联想功能以及灵活的学习能力,广泛用于函数逼近和并行处理等领域,但其学习收敛速度一般比较慢,并且需要大量的、合适的训练样本.模糊控制(Fuzzy)为非线性控制提供了一个比较容易的设计方法,尤其是在被控对象含有不确定性和不精确性的时候更加有效.而来源于生物技术领域的遗传算法(GA)则发扬了生物界自然选择和自然遗传机制的优点.它通过采用随机但有向的搜索机制来寻找全局最优解,具有鲁棒性好、隐含并行搜索以及全局收敛的优点.该课题中,根据实际的控制要求,优先选择GA与Fuzzy算法.该课题主要研究质子交换膜燃料电池(PEMFC)的控制算法与控制技术.为保证燃料电池在发电过程中的稳定性和高效性,获得良好的运行环境和稳定的输出功率,其控制问题至关重要.PEMFC内存在多种复杂的关联因素,而且其内部的参数也受多方面影响,整个PEMFC构成了一个多输入输出、时变、强耦合、非线性系统.基于目前的研究成果,该文提出了一种GA-Fuzzy串级控制方案,使控制器更加合理和优化.该文主要解决了以下方面的问题:(1)分析PEMFC系统的基本工作原理及其基本构成,找出合理的控制变量;(2)通过分析被控对象特点,比较各种先进控制方法的优缺点,提出GA-Fuzzy串级控制思想,并做了相应简化的MATLAB仿真;(3)设计系统硬件结构,用DSP与MCS-51实现主控与辅控协调工作,进行系统软件调试;(4)在DSP中,引入嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ,分析μC/OS-Ⅱ移植过程中应注意的几点问题;(5)实际系统测试说明及实验数据分析;