质子交换膜(PEM：Proton Exchange Membrane)燃料电池能量转换效率高，环境友好，可室温快速启动，已成为燃料电池研究中的主流。到目前为止，国内外已对电池的特性进行了大量的研究探索，但已有工作主要是研究电池的稳态性能，对电池的动态特性研究不多。燃料电池研究涉及流体力学、传热、传质、热力学、电化学等众多学科分支，因此PEM燃料电池动态特性研究对于了解其运行机理、优化电池结构以及系统控制非常重要。本文采用计算机模拟的方法来进行电池的动态特性研究，分别基于分布参数模型、集总参数模型、基于神经网络的辨识方法进行PEM燃料电池的建模与动态仿真，并进行对比分析。文章首先研究基于分布参数模型的PEM燃料电池动态特性仿真。以PEM燃料电池基本方程、催化层中的电化学反应方程为基础，利用Fluent中的非稳态求解器，研究一单流道单电池三维模型，当电流密度阶跃上升、电流密度阶跃下降、电流密度突升和突降以及电流密度阶梯状上升时，电池输出电压的动态响应。仿真结果表明：当电流密度发生变化时，电压立刻响应，大约3秒即可稳定。其次，探讨了基于集总参数模型的PEM燃料电池动态特性仿真。文中给出了PEM燃料电池的集总参数模型，仿真工具采用MATLAB／Simulink。Simulink是MATLAB软件用于动态系统建模与仿真的软件包，它不需要编程，只需模块搭建，所以建模方便，仿真迅速。基于PEM燃料电池集总参数模型，研究当负载启动、停止、阶跃变化时，电池(堆)的输出电压、输出功率、消耗功率、温度、效率等的动态响应，并将仿真结果与实验进行了对比，结果基本一致。基于PEM燃料电池的分布参数模型和集总参数模型都能进行PEM燃料电池的动态特性研究，分布参数模型不仅与时间有关，还与空间有关，而集总参数模型只与时间有关。文章分别基于这两种模型，采用Fluent和Simulink两种不同软件对相同问题进行仿真比较，操作条件及仿真参数相同，分析仿真结果。得出结论：基于PEM燃料电池的分布参数模型和集总参数模型均可以进行PEM燃料电池的动态特性仿真，但各有其适用范围，分布参数模型与空间有关，考虑到电池的物性参数，其动态特性研究对于优化电池结构、改善电池特性很有帮助；集总参数模型仅与时间有关，采用软件MATLAB／Simulink建模方便，仿真迅速，非常适合于单电池或电堆系统的仿真研究，对单电池或电堆系统的优化控制提供帮助。PEM燃料电池具有非线性、滞后和不确定性的特点，近些年迅速发展的神经网络具有快速并行处理能力和自学习能力，在非线性系统的建模与辨识中体现了很大的优越性。作者尝试基于实验数据，采用神经网络的建模方法进行燃料电池的动态建模与仿真。文章分析了神经网络非线性系统辨识的原理，确定采用时延BP神经网络进行PEM燃料电池的动态建模与仿真。对学习样本进行了归一化，输入量为阳极氢气的压力、流量、阴极氧气的压力、流量、电池的电流密度，输出量为电池电压，在确定隐层数及隐层结点数后，采用MATLAB的神经网络工具箱进行了编程与仿真，模型输出与实际输出基本吻合，表明所建模型是有效的。本模型视电池为“黑箱”，只利用输入输出数据，建模简单，对于后续的燃料电池的神经网络控制提供模型基础。