在新能源汽车技术不断进步的背景下，燃料电池汽车（FCEV）凭借其零排放、高能效以及长续航等优势，逐渐成为汽车产业转型的重要方向。本文围绕燃料电池汽车的动力系统设计，重点介绍从整车性能需求出发的部件参数匹配方法，并基于Simulink平台构建整车仿真模型与优化型能量管理策略。

一、动力性指标定义与关键部件参数匹配

为确保车辆具备良好的行驶性能，首先设定以下核心动力性目标：

• 最高车速：120 km/h
• 最大爬坡度：30%
• 百公里加速时间：不超过15秒

依据上述指标，开展各子系统的参数选型工作。

驱动电机参数确定

综合考虑整车质量、滚动阻力系数、空气阻力系数及加速要求，计算出所需峰值与持续功率。最终选用一台永磁同步电机，额定功率60 kW，峰值功率可达100 kW，满足高速巡航和急加速工况下的动力输出需求。

燃料电池系统功率配置

采用“功率跟随”原则，结合城市与高速典型工况的能量消耗分析，确定燃料电池系统的额定输出功率为50 kW，并保留一定过载能力以应对瞬时高负载请求，保障系统稳定性。

动力电池组设计

动力电池主要用于调节动态功率波动并实现制动能量回收。根据SOC运行窗口（设定为30%~80%）、充放电倍率特性及整车能量平衡需求，选定总容量为10 kWh、电压平台为350 V的锂离子电池包。

主减速比优化选择

通过多目标优化手段，在兼顾加速能力与最高速度的前提下，确定主减速比为6.5:1，有效协调低速扭矩表现与高速经济性之间的关系。

以上参数匹配过程由MATLAB脚本自动化完成，生成各部件的技术边界条件，作为后续建模的基础输入数据。

二、Simulink整车仿真平台架构

在参数确定后，利用Simulink/Simscape环境搭建了完整的燃料电池汽车仿真系统，整体结构包括以下几个模块：

驾驶员行为模拟模块

采用PID控制算法模拟驾驶员对油门与刹车的操作行为，根据实际车速与目标车速之间的偏差，生成对应的扭矩需求指令。

整车纵向动力学模型

基于经典车辆运动方程，计入滚动阻力、空气阻力、坡道阻力及加速阻力因素，实时更新车辆速度、加速度等状态变量。

动力系统组件建模

• 燃料电池模块：依据极化曲线和效率MAP图模拟其输出特性，并计算氢气消耗量。
• 动力电池模块：采用Thevenin等效电路模型，结合安时积分法进行SOC估算。
• 电机与逆变器模块：通过查表方式反映不同转速与转矩下的效率分布。
• 传动系统模块：包含主减速器与差速器，用于将电机扭矩传递至驱动轮。

驾驶工况识别模块

利用实时采集的车速、加速度等信号，判断当前处于何种驾驶场景（如拥堵城区、郊区道路或高速公路），为能量管理策略提供决策支持信息。

三、改进型功率分配控制策略

传统功率跟随策略虽然结构简洁，但容易造成燃料电池频繁启停或工作点剧烈波动，影响系统效率与寿命。为此，在原有基础上引入模糊逻辑控制器（FLC），优化燃料电池与蓄电池之间的功率分配机制。

模糊逻辑控制器设计要点

• 输入变量：电池SOC值、功率需求变化率、当前燃料电池负载水平
• 输出变量：燃料电池功率修正系数
• 规则库构建：融合专家经验与离线仿真结果，制定合理的推理规则——当SOC较高时优先使用电池供电；在SOC偏低或功率需求突增时提高燃料电池出力

该策略显著提升了燃料电池的工作平稳性，使其更多运行于高效区间，同时减少电池深度充放电次数，延长使用寿命。

四、仿真验证与性能对比

在NEDC与WLTC标准循环工况下进行仿真测试，结果表明：

• 相较于传统功率跟随策略，优化后的控制方案使氢气消耗降低约8.5%
• 燃料电池运行在效率高于55%区间的占比提升12%
• 电池SOC波动更加平缓，避免了极端充放电情况

此外，整车各项动力性能均达到初始设计目标，验证了参数匹配方案的合理性与控制策略的有效性。[此处为图片3]

五、资料内容说明

配套提供的技术资料包括：

• 参数匹配计算脚本（MATLAB .m文件）：实现电机、燃料电池堆、动力电池及传动比的自动选型
• Simulink整车仿真模型（.slx格式）：集成驾驶员模型、车辆动力学、动力源模型与控制策略模块
• 控制策略说明文档：详细阐述模糊逻辑规则的设计思路与实现流程
• 仿真结果分析报告：涵盖能耗、SOC变化、系统效率等关键指标的对比分析

所有模型均基于MATLAB R2023a及以上版本开发，需依赖Simscape Driveline与Powertrain Blockset工具箱运行。

燃料电池汽车的研发涉及多个学科的深度融合，属于典型的系统工程。借助科学的参数配置以及智能化的能量管理方案，不仅能够保障车辆的动力性能，还能大幅提高能源利用效率。

本文搭建的Simulink仿真平台，具备良好的扩展性，既可用于教学演示与学术研究，也可为实际工程开发提供基础架构支持。