极值搜索控制方法是一种不基于模型的自适应控制方法,用来解决系统的最优工作点追踪或优化问题,其原理简单,计算量小,并且能够很好地适应实际系统的未知性与不确定性。滑模极值搜索控制是极值搜索控制方法的一种,具有滑模控制带来的鲁棒性强的优点,然而在滑模极值搜索控制中存在的抖振问题与稳态振荡问题限制了方法的性能与应用场景。本文以消除滑模极值搜索控制方法中的抖振现象与稳态振荡为目标,提出了一种二阶滑模极值搜索控制方法以及相应的无稳态振荡控制策略,进行了严谨的分析与验证,所取得的主要成果如下:首先,本文在分析经典滑模极值搜索控制的工作原理及收敛性的基础上,分别指出了滑模极值搜索控制产生抖振及稳态振荡问题的原因,为本文接下来对经典方法的改进提供了研究思路与理论基础。其次,针对经典方法中抖振产生的原因,本文提出了一种基于螺旋算法的二阶滑模极值搜索控制方法,利用高阶滑模控制的特点,从根本上消除了抖振现象。对于提出的改进方法,给出了严谨的收敛性分析与稳定性证明,并且分析了方法中各参数与收敛性能的关系,同时也给出了所提出方法稳态振荡阶段的分析,为方法进一步的改进奠定了基础。此外,通过仿真验证了方法对于消除抖振现象的有效性。然后,为进一步提升滑模极值搜索控制的收敛性能,在已经分析了经典方法与二阶方法稳态振荡产生机理的基础上,基于二者产生稳态振荡的共性原因,先是基于经典方法设计了无稳态振荡控制策略,通过在线调整参考信号的变化使系统保持在滑模状态,从而消除稳态振荡,然后针对所提出的二阶方法的特点,将无稳态振荡控制策略拓展到二阶方法中,形成无稳态振荡二阶滑模极值搜索控制方法,在保证原有收敛速度的同时,抑制了抖振现象并且消除了稳态振荡,提高了方法的收敛精度。通过仿真充分验证了所提出控制策略消除稳态振荡的能力。最后,本文将所设计的无稳态振荡二阶滑模极值搜索控制方法应用于燃料电池的最大功率点追踪问题中。在Simulink仿真平台中搭建了整个控制系统,并通过与经典滑模极值搜索控制的仿真对比实验,验证了方法在实际应用中所起到的作用以及其相对于经典方法的优越性。