导语：高效的质子交换膜燃料电池 (Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC) 热管理对于提升氢燃料电池汽车的安全性、耐久性以及运行效率至关重要。本文提出了一种基于模糊逻辑与遗传算法的 PEMFC 电堆热管理控制方法，该方法能够有效地保持电堆出入口温度在设定值内。通过分析 PEMFC 热管理系统模型中的电堆出入口温度变化，本文设计了一种二维模糊控制策略，并运用遗传算法优化了模糊控制器的隶属度函数，从而提高了控制精度。为了验证该方法的有效性，本文选取了Autonomie 软件中的一款氢燃料电池汽车，在两种标准工况下进行了热管理方法的仿真测试。结果显示，经过遗传算法优化后的模糊控制器表现出了更高的控制精度，其所调节出的温度与设定值之间的偏差更小。

引言

随着全球对环境保护和能源危机问题日益重视，新能源技术得到了快速发展，其中氢燃料电池汽车因其清洁、高效等特点，被广泛认为是未来交通工具的一个重要选择。PEMFC 是一种在低温下工作且能量转换效率较高的类型，它在车辆应用中具有巨大的潜力。但是，PEMFC 的工作条件非常苛刻，一方面需要保证良好的水分状态以维持反应过程；另一方面，还需考虑到过热可能导致材料损伤和性能下降，因此，对于PEMFC 的热管理是一个关键的问题。

目前主流的热管理策略包括PI 控制、状态反馈控制、预测控制和模糊控等，但这些方法都存在一定局限，如响应速度慢或难以适应非线性的系统特征。在此背景下，本文提出了一个结合模糊逻辑与遗传算法优化的大型数据集处理方案，以改善 PEMFC 熱管理系統性能并减少对外部负载干扰。

模糊逻辑与遗传算法融合之理论基础

为了实现更加灵活和鲁棒性的温控策略，我们将利用先进的人工智能技术——即基于规则系统（IF-THEN）规则表达式来构建一个复杂但可行的情景模型。此外，为确保我们的决策过程具备足够多样性本体知识库，我们会引入进化计算（EC）的概念，即使用自然演变原理来寻找最适宜解决问题的手段。

实验研究

实验采用的是基于 MATLAB/Simulink 环境下的动态模型仿真。这一环境允许我们迅速改变参数设置并观察影响，同时它还提供了执行实际操作任务所需的大量功能。在这个框架里，我们可以实施各种不同的实验配置，比如不同类型负载曲线以及不同时期发生的事故情况，这些都是现代工程实践中常见的情况。

结论及展望

总结来说，这项研究展示了一种新的混合智能决策支持系统，该系统能够根据具体需求自我调整以提高整体性能。这项技术有潜力被应用于各种领域，如工业自动化、医疗诊断等领域，并且由于其可扩展性，使其成为未来的研究方向之一。

参考文献

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