质子交换膜燃料电池因其清洁高效的优势,在后备电源领域展现出了巨大的潜力。本文中的燃料电池后备电源安全高效,该系统采用两个2.5kW的空冷燃料电池电堆进行并联,其中每一个燃料电池电堆都配备了独立的DC/DC和控制器。本文从以下四个方面对燃料电池后备电源进行了研究。首先,根据燃料电池的原理和特性,建立其相对应的数学模型。该模型主要包括阳极和阴极气体扩散模型、反应物消耗模型、输出电压模型、燃料电池温度模型、阳极气体压力降模型。然后在MATLAB中建立这些模型并联合到一起。在自主研发的测试平台上对2.5kW的空冷电堆进行了实验,用实验数据对燃料电池系统模型的动态性能和稳态性能进行了验证,结果表明该模型可以很好地对燃料电池电堆的状态进行模拟。其次,本文将燃料电池系统的故障分为四种类型:燃料电池阳极水淹故障、氢气渗透率过高,冷却子系统故障和氢气供给子系统故障。通过模型及实验的分析,对这四种故障的机理及故障症状进行了研究。提出了集成神经网络故障诊断方法,并对其中的子神经网络和融合决策网络进行了研究和仿真。测试结果表明,与之前的PEMFC系统故障诊断方法相比,本文提出的方法具有更高的确诊率和泛化能力。当燃料电池系统结构发生改变时,该方法只需改变局部的结构就可以适应新的系统。第三,针对燃料电池氢气流量和电堆温度的控制,提出了两种具备自适应能力的控制方案:模糊PID自适应控制和基于RBF神经网络的智能控制。对这两种控制方案进行了深入的理论研究并做出了一定的改进。使用以上两种控制方案加上传统的PID控制方案,对氢气流量和电堆温度分别进行控制。在此基础上对测试数据进行对比分析,最后得出结论:氢气流量控制中模糊PID自适应控制方法效果最优,电堆温度控制中基于RBF神经网络的智能控制效果最优。最后,本文研究了燃料电池后备电源在各种操作状态下系统状态的变化,在此基础上提出了优化的系统逻辑控制方案,提高了系统的整体性能。结合系统控制和故障诊断的研究,使用Siemens S7-1200开发了燃料电池后备电源控制模块,并采用LABVIEW设计了燃料电池后备电源的远程监控软件。该软件不仅能对具体的燃料电池后备电源进行状态监控与参数设置,也可以实现多个站点同时监控。完成了燃料电池后备电源样机的研制,并对其进行了一系列的性能测试,测试结果表明燃料后备电源系统可以为通讯基站提供安全可靠的电力支持。