随着全球人口急速增加和经济飞速发展,能源危机和环境污染使全球生态系统遭受不可逆转的破坏,为了保障能源供给并缓解环境污染的状况,世界各国把研究新型、清洁的可再生能源列为重点。质子交换膜燃料电池(Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)作为利用氢能的新能源设备,具有能量密度大、转化效率高、启动速度快等优点,成功被应用在交通运输、电力、航天、军事等领域。然而,PEMFC也是一种非线性复杂系统,各种因素影响导致故障发生从而使电池性能下降。因此,有效、可行的故障诊断策略可以监控燃料电池内部运行状态,有利于及时给出合理的保护措施,从而延长燃料电池使用寿命。本文主要对PEMFC系统进行故障诊断研究,具体内容如下:1、通过研究和对比国内外燃料电池系统测试拓扑结构,根据燃料电池和负载的输入特性以及获取电化学阻抗谱的需求,设计一种基于DC/DC变换器模块的燃料电池EIS测试系统。该系统主要由燃料电池、DC/DC变换器、电子负载以及控制单元等部分组成。2、完成在线EIS实验测试获取阻抗谱。比较分析传统单频点扫频、多频率点混合、基于Walsh函数的多频同步、最大长度二进制序列、离散区间二进制序列激励信号的构成,采用能降低对系统干扰的离散区间二进制序列脉冲激励信号作为EIS测试信号。基于MATLAB/Simulink仿真系统,搭建燃料电池EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy,EIS)系统仿真模型,用以验证信号可行性。利用该激励信号对燃料电池进行EIS测试,设置电流范围为1-5A,得到不同电流下的燃料电池阻抗谱。3、在EIS测量实验基础上,采用基于单纯形算法对RQ等效电路模型进行参数辨识,通过与最小二乘算法在抗干扰能力、拟合精度以及运算时长方面的比较,证明该算法辨识结果更能贴合模型且效果良好。4、利用RQ等效电路模型进行故障模拟,将EIS图的重要特征点作为故障样本特征属性,利用该故障样本对辨识后的实验测试数据进行诊断。将故障样本数据进行处理后,输入到由布谷鸟搜索算法优化参数的支持向量机中进行故障分类,分类准确率可达96.67%,证明该分类方法可靠性高,因此将5组实验得到的EIS故障数据再次进行分类,通过对比验证了单纯形法辨识故障诊断的准确性。