基于FLC-ASMC的燃料電池控制模型研究

中圖分類號：TM911.4 文獻標志碼：B 文章編號：1001-2222（2025）04-0066-08

質子交換膜燃料電池（protonexchangemem-branefuelcell，PEMFC）因其具備零排放、可再生和高效率等特性]，在汽車領域得到了廣泛的應用。PEMFC借助電化學過程，將氫氣與氧氣轉化為電能，以此為裝置供應動力。然而，PEMFC面臨著諸多非線性因素的影響，如電堆內部的熱管理、水管理、氣體擴散、電極反應動力學等[2]，這些非線性因素導致PEMFC的輸出性能受到很大影響。近年來，國內外學者圍繞PEMFC氣體供應系統(tǒng)的控制開展了大量研究，并針對空氣流量和壓力的調控提出了多種控制策略[3]

J.T.PUKRUSHPAN等4最早提出將過氧比的控制目標設定為2.0，以防止電堆出現氧饑餓現象。熊鷹飛等[5]構建了一種非線性模型，以刻畫PEMFC陰極空氣流動的動態(tài)特征，并基于該模型設計了狀態(tài)反饋控制器，實現了空氣流量與壓力的協(xié)同調節(jié)。胡賓飛等選擇過氧比作為流量的補償跟蹤目標值，采用反向解耦 + 自抗擾控制器組成流量壓力協(xié)同控制策略，并證明該方法對環(huán)境的變化具有良好的抗干擾能力。N.WOONKI等[基于反饋線性化理論設計了一種非線性控制器，該控制器以陰極氣體壓力和燃料電池輸出電壓為控制目標，試驗表明用反饋線性化方法設計非線性控制器，與線性控制器相比，PEMFC具有更好的瞬態(tài)性能。解同辰等8針對水冷質子交換膜燃料電池空氣供給系統(tǒng)多參數、多變量的控制特性，提出一種基于反饋線性化的滑模自抗擾控制策略，實現對陰極壓力和過氧比期望值的跟蹤控制，并仿真驗證控制策略的有效性和魯棒性。在氣體供給系統(tǒng)的控制中，壓力與流量間存在顯著的強耦合性[9]，秦彪等[10]針對燃料電池供氣系統(tǒng)陰陽極協(xié)同控制問題，提出了一種自適應超螺旋滑?？刂扑惴?，但缺乏對同時控制流量和壓力多輸出的研究。在調控流量時，必須實施二者的協(xié)同控制策略，尤其在車用燃料電池系統(tǒng)中，負載變化及頻繁的吹掃操作致使陽極壓力受陰極、陽極氣體質量流量波動影響而變動[1]，進而出現膜失效、反應物供應不足以及水管理故障等問題[12]，所以將陽極與陰極氣體之間的壓差維持在合理范圍內顯得尤為重要。但在上述的研究中僅考慮燃料電池系統(tǒng)陰極氧氣、陽極氫氣的壓力控制，實際并未考慮陽極空氣的控制，難以同時實現燃料電池氣體供給和壓力平衡的解耦協(xié)同控制。

本研究針對PEMFC供氣系統(tǒng)陰陽極協(xié)同控制問題，同時針對燃料電池系統(tǒng)的非線性、強耦合特點采用反饋線性化對系統(tǒng)實現流量和壓力的解耦，以陰極和陽極氣體及陰陽極壓差為被控變量，保證氣體供給的同時，控制質子交換膜燃料電池兩極的壓差在允許的范圍，提升燃料電池使用壽命，并通過季雅普諾夫方法[13證明該算法的穩(wěn)定性。最后通過仿真試驗的方法與經典滑?？刂撇呗约皞鹘y(tǒng)PID算法進行了對比。

1非線性質子交換膜燃料電池模型

車用燃料電池發(fā)電系統(tǒng)除了電堆外，還需要配套的輔助系統(tǒng)才能成為有效的動力源。由于燃料電池的工作環(huán)境通常涵蓋多種工況，且多領域研究中普遍采用類似的氣體假設進行分析，因此，本研究主要針對燃料電池的氣體供給系統(tǒng)作出如下假設[14]：

1）在恒溫條件下，電池內的氣體假定為理想氣體；2）電池中的水僅以氣體形式存在；3）陰極、陽極兩側保持濕潤，膜平均含水量λ_m=14 ;4）假設濕度為 100% ，液態(tài)水不會離開電堆，即φ=100% ·

5）維持入口反應物摩爾分數恒定，采用純度99.99% 的氫氣作為陽極反應介質，陰極則包含氧氣與氮氣，比例為 21：79 。

根據試驗假設條件，表1列出了電堆基本參數，為模型仿真提供了基礎數據支撐。

表1電堆基本參數

1.1 陰極和陽極流道模型

基于理想氣體定律與質量守恒原理，構建PEMFC系統(tǒng)內部氫氣、氧氣、氮氣及陰陽極水蒸氣壓力的動態(tài)數學模型[15]：

式中： R 為氣體常數； V_a 和 V_c 分別為陽極和陰極的體積； T 為燃料電池電堆運行溫度； Y 為各氣體的初始摩爾分數； φ_a，φ_c 分別為陽極、陰極的相對濕度；P_sat 為飽和氣壓； λ_H2，λ_air 為氫氣和空氣的化學計量數； k_a，k_c 分別為陽極、陰極轉化因子。

其中 F_H2，F_H2O，a，F_O2，F_N2 和 F_H2O，c 為燃料電池內氣體的壓力分數[16]：

基于基本的電化學原理[17]，氣體的消耗與生成表現為電堆電流的函數關系：

定義 0

式中：下標react和gen表示氣體消耗和生成； A_fc 為電池的活性面積； n 為燃料電池的數量； i 為電池電流密度； F 為法拉第常數。

1.2電堆輸出電壓模型

在PEMFC運行中，實際輸出電壓是由理想電勢減去由多重極化效應導致的過電勢損耗。此類損耗主要體現在活化、歐姆及濃度[18]三個方面。

基于J.LARMINIE等構建的PEMFC輸出電壓經驗模型，有

V_cell=n（V_nerst-V_act-V_ohmic-V_conc）

式中： V_nerst 為能斯特電壓； V_act 為活化損失； V_ohmic 為歐姆損失； V_conc 為濃差損失。

V_nerst=1.229-8.5×10^-4（T-298.15）+

1）活化損失：因電極表面反應速度慢，導致在電化學反應中部分電壓被消耗，該損失具有高度非線性特性。

V_act=V_o+V_a（1-e^-Ci）

式中： V_o，V_a 與氧氣分壓和電堆工作溫度有關， V_o 和 V_a 可由下式求得：

V=0.279-8.5×10^-4（T-298.15）+

4.308 5×10^-5T×

其中，飽和氣壓 P_sat 計算公式為 P_sat= 。

2）歐姆損失：源于電子穿越電極材料及連接部件、離子在電解質中的阻滯[19]，其大小與電流密度直接相關。

式中： R_ohm 為電池系統(tǒng)內阻。

3）濃差損失：由電極表面反應物濃度下降[20]所致，此濃度降低歸因于反應物向電極表面供應的匱乏。

式中： B 為常數； i_L 為極限電流密度。系統(tǒng)非線性方程轉化為狀態(tài)方程，選擇氫氣、氧氣、氮氣及兩極水蒸氣之內部分壓作為狀態(tài)向量，

取陽極氣體和陰極氣體進氣流量 u_a，u_c 作為輸入量，結合式（1）、式（2）和式（12），得到燃料電池系統(tǒng)得狀態(tài)方程[21]：

2基于FLC的質子交換膜燃料電池模型

反饋線性化利用反饋機制，將非線性系統(tǒng)轉換為線性系統(tǒng)，旨在提升所設計控制系統(tǒng)的魯棒性，通常會在此基礎上引入魯棒控制策略。在車用燃料電池氣體供給系統(tǒng)的流量與壓力控制中，采用了由反饋線性化與考慮不確定性的魯棒控制相結合的控制結構?；？刂埔蚱鋵底兓屯獠繑_動具有較強的抗干擾能力，因此，結合滑模控制與反饋線性化方法，設計了用于燃料電池供氣系統(tǒng)的流量和壓力的解耦控制器[22]。

考慮多輸入多輸出（MIMO）仿射非線性帶干擾的系統(tǒng)如下：

解耦矩陣 A（x） 定義為

其中：

此外，在鄰域處，解耦矩陣是非奇異的，因此輸出 與新坐標系下的輸入 v 和 ?（x） 的關系表示為

L_gh（x） 是函數 h（x） 沿向量場 g（x） 的李導數，所以 A（x） 可以寫成：

P_H2 ，以及 v₂ 與氧氣分壓 的兩個相對階為1的線性子系統(tǒng)，對應有 和 。

3基于FLC-ASMC的質子交換膜燃料電池控制模型研究

3.1自適應滑?？刂破髟O計

利用反饋線性化，質子交換膜燃料電池的非線性系統(tǒng)已轉化成了關于新的輸入 v₁，v₂ 的線性系統(tǒng)。針對轉換后的線性系統(tǒng)，設計相應的控制器，旨在達成電池陰陽極氣體分壓的控制目標。

每個控制變量 u 都出現在每個 y₁=x₁ 和 y₁= x₃ 的一階導之后，所以系統(tǒng)相對階 r 為2時，可以實現狀態(tài)反饋線性化[23]?？刂坡杀磉_式為

u=A^-1（x）v-A^-1（x）?（x）dΩ_Ω

由此得出燃料電池系統(tǒng)解耦及經反饋線性化后的輸入輸出：

反饋線性化滑?？刂破鞯目刂瓶驁D見圖1。

燃料電池的輸出 P_H2 和 P_O2 與通過反饋線性化方法得到的新坐標系下線性系統(tǒng)的控制量 v₁，v₂ ，經過以上變換，可以得到關于 v₁ 與氫氣分壓 y₁=

圖1反饋線性化自適應滑?？刂屏鞒虉D

考慮單輸入單輸出（SISO）非線性系統(tǒng)如下：

式中： f（x），g（x） 已知； d（t） 為輸入電流，作為干擾項。定義跟蹤誤差為 e=x-x_d，x_d 為期望值，選取滑模面[24]： 為比例系數， cgt;0 。

定義Lyapunov函數為 。式中： 為 θ 的估計值。當 s=0 時，V（s） 取0；當 s≠0 時， V（s） 的值大于0，得知 V（s） 是正定函數。通過對其求導得：

取自適應律為 ，采用等速趨近律，構造自適應滑模控制器：

式中： k_s 為滑模指數趨近項系數。將式（27）代入到式（26）可知，在新坐標系下，所構建的滑?？刂葡到y(tǒng)的結構設計遵循了Lyapunov穩(wěn)定性理論的基本原理，確保系統(tǒng)能夠實現漸進穩(wěn)定的狀態(tài)。符號函數的存在會造成系統(tǒng)的抖振[25]，所以采用邊界函數代替，以減弱系統(tǒng)的抖振現象。飽和函數定義為

式中： φ 代表邊界層厚度。

3.2氣體壓力滑模控制器設計

本研究所描述的PEMFC氣體壓力動態(tài)模型經反饋線性化后，陰極、陽極的輸入與輸出相互獨立，故可視為兩個獨立的單輸入單輸出系統(tǒng)，并據此分別設計控制器。選取滑模面為 ，系統(tǒng)輸出的跟蹤誤差為e=[e₁e₂]^T 。因此，結合反饋線性化，本研究自適應滑?？刂破鱗26]設計為

首先通過優(yōu)化滑模面參數（ 0，在保證誤差快速收斂的同時避免了過大的抖振。其次，引入連續(xù)控制項 （u_s=-k_s?s） 和動態(tài)調整符號函數增益 ，減少了對高頻切換的依賴。此外，采用混合控制策略（如PID控制），通過微分數值濾波和比例補償進一步平滑控制信號。這些調整在保持系統(tǒng)魯棒性的同時，顯著抑制了傳統(tǒng)滑?？刂浦幸蚋哳l切換引起的抖振，提升了控制性能。第4章將據此驗證FLC-ASMC在PEMFC氣體供給系統(tǒng)中應用的優(yōu)越性。

4仿真試驗

為了研究車用燃料電池系統(tǒng)在不同負載擾動條件下的動態(tài)響應特性及其適應復雜負載變化的能力，本研究進行了2組試驗，以模擬實際車輛的燃料電池系統(tǒng)可能遇到的簡單和復雜負載工況。車用燃料電池系統(tǒng)在行駛過程中，負載電流往往因加速、減速或其他負載需求的變化呈現出階躍特性，甚至疊加周期性波動，因此，評估燃料電池電堆在這些條件下的輸出電壓變化規(guī)律對于優(yōu)化系統(tǒng)的動態(tài)性能和控制策略至關重要。

模型的有關試驗仿真參數如表2所示。

表2仿真試驗參數

在進行仿真試驗前，設置PEMFC系統(tǒng)的陽極氫氣氣壓為 0.18MPa ，陰極空氣氣壓為 0.2MPa -假設陰極管道氣體包含氧氣和氮氣，且氧氣和氮氣所占比例為 21：79 。以負載電流作為輸入擾動，期望陰極、陽極壓差輸出穩(wěn)定在 0.02MPa ，以確保燃料電池膜不因壓差過大而受到損壞。將FLCASMC控制器的輸出結果與傳統(tǒng)PID控制和經典SMC控制進行對比，以驗證其在車用燃料電池系統(tǒng)不同負載擾動條件下對陰極、陽極壓差控制的精確性。

在試驗一中，負載電流在 0～200 s的時間內設置為 20～100 A的階躍變化，選取電池堆疊數為100，用來模擬車輛行駛過程中負載突然變化的擾動工況，并研究燃料電池系統(tǒng)在此工況下的動態(tài)響應。

試驗二則采用相對試驗一更為復雜的工況，在0～200s 的時間內對負載電流施加階躍變化和正弦函數疊加的復合擾動，其他試驗條件與試驗一保持一致，用以模擬車輛在復雜道路條件下負載波動的工況。

圖2示出試驗一的負載電流輸出，圖3示出試驗二的負載電流輸出。圖4和圖5示出3種控制器在不同負載電流作為擾動輸人下的輸出電壓響應。由圖4得知，PID，SMC和FLC-ASMC3種控制器的輸出電壓響應曲線在 0～200 s內幾乎完全重合，輸出電壓均能穩(wěn)定在 0～120V 范圍內，與負載電流4 20～100A 的階躍變化同步響應，未出現明顯超調或振蕩。且通過對比曲線數據，3種控制器的輸出電壓最大偏差不超過 ±0.5mV ，均方根誤差均低于 0.2mV ，表明其動態(tài)跟蹤能力高度一致。

圖2試驗一負載電流變化

圖3試驗二負載電流變化

圖4試驗一輸出電壓對比

由圖5可見，負載電流為階躍與正弦疊加的復雜擾動，輸出電壓波動范圍擴大至 0～120V，3 種控制器的輸出電壓響應仍保持高度重合，表明3種不同的控制器均具備較強的魯棒性。其中，在正弦擾動段（如 50～150s） ，PID，SMC和FLC-ASMC的最大瞬時誤差分別為 1.2mV，1.0mV 和 0.8mV .均方根差分別為 0.5mV，0.4mV 和 0.3mV 。FLC-ASMC因反饋線性化與自適應滑?？刂?，誤差略優(yōu)，但三者差異仍處于毫伏級，整體性能趨同。故而3種不同控制器在不同工況下的輸出電壓控制能力可視為基本一致。

圖5試驗二輸出電壓對比

圖6和圖7示出了3種控制器在不同負載電流作為擾動輸入下的陽極氫氣壓力變化響應。由圖6可知，3種控制器的陽極氫氣分壓均穩(wěn)定在0.179975～0.180000MPa 。分壓波動幅度小于0.000 025MPa ，表明控制器對階躍負載擾動具有強魯棒性。其中FLC-ASMC的適應性表現最優(yōu)。由圖7可見，PEMFC系統(tǒng)在復合擾動下動態(tài)響應仍保持平穩(wěn)，波動幅度與試驗一相近。PID，SMC，FLC-ASMC最大瞬時誤差分別為 0.000 015MPa A0.000 012MPa，0.000 080MPa ，表明FLC-ASMC抗擾能力顯著優(yōu)于經典PID和SMC。

圖6試驗一陽極氫氣壓力變化

圖7試驗二陽極氫氣壓力變化

圖8和圖9示出3種控制器在不同負載電流作為擾動輸入下的陰極氧氣壓力變化響應。由圖8可知，陰極氧氣分壓輸出控制在 0.032 2～0.035 0MPa 范圍內，與負載電流變化同步，未出現失穩(wěn)現象。PID，SMC，FLC-ASMC最大瞬時誤差分別為0.000 8MPa，0.000 6MPa，0.000 4MPa ，對應相對誤差分別為 2.3%，1.7%，1.1% ，對應均方誤差分別為 0.000 30，0.000 25，0.000 18MPa ，FLC-ASMC在非線性擾動下誤差最小。由圖9可見，在復雜工況下3種控制器仍能快速跟蹤負載變化，未出現超調。PID，SMC，FLC-ASMC對應最大瞬時誤差分別為 0.001 2MPa，0.000 9MPa ， 0.0006MPa ，相對誤差分別為 3.4%，2.6%，1.7% ，FLC-ASMC控制器誤差最小。

圖8試驗一陰極氧氣壓力變化

圖9試驗二陰極氧氣壓力變化

由圖10可知，在負載電流階躍變化的試驗中，基于反饋線性化的自適應滑模控制方法在調節(jié)時間和超調量方面均表現出顯著優(yōu)于傳統(tǒng)SMC和PID控制系統(tǒng)的性能。在試驗一中，FLC-ASMC的調節(jié)時間約為 0.95s ，相較于SMC的1.30s和PID的1.50s ，分別縮短了約 27% 和 37% 。同時，FLC-ASMC的超調量僅為 0.053% ，比SMC的 0.12% 和PID的 0.10% 分別減少了約 56% 和 47% 。由圖11可知，在試驗二中，負載電流階躍變化疊加正弦擾動時，FLC-ASMC同樣表現出優(yōu)異的控制效果。其調節(jié)時間僅為0.44s，較SMC的1.35s和PID的1.60s分別縮短了約 67% 和 73% 。超調量方面，FLC-ASMC控制下的超調量約為 0.048% ，比SMC和PID的超調量分別減少了約 52% 和 46% 。

圖10試驗一陰極、陽極壓差變化

圖11試驗二陰極、陽極壓差變化

無論以給定階躍變化作為輸入負載電流，還是階躍變化外加正弦變化作為輸入負載電流，燃料電池系統(tǒng)在FLC-ASMC控制器下相比于傳統(tǒng)PID、經典SMC控制使系統(tǒng)的陰極、陽極氣體壓差收斂于期望值 0.02MPa 的精度更高，速度更快，并在一定程度上增加了魯棒性和電池的使用壽命，且實現了燃料電池氣體供給系統(tǒng)對壓力和流量的解耦控制。

5 結束語

針對PEMFC陰極、陽極供氣系統(tǒng)中氣體流量和壓力控制之間的耦合問題，采用了一種結合反饋線性化和自適應滑?？刂频牟呗?，旨在使系統(tǒng)在運行過程中能夠迅速、準確地跟蹤參考陰極、陽極壓差，確保燃料電池的輸出性能。首先，通過反饋線性化方法對供氣系統(tǒng)模型進行解耦，以減少控制器設計中參數依賴性的影響。然后，引入自適應滑?？刂圃O計反饋線性化控制律中的控制變量，從而提高系統(tǒng)的魯棒性和跟蹤精度。試驗結果表明，傳統(tǒng)PID控制器的控制精度約為 85% ，經典SMC的控制精度為 90%～92% ，而FLC-ASMC表現出最佳性能，控制精度可達 95% 以上，驗證了采用的自適應滑?？刂破鞯慕怦羁刂撇呗缘挠行院汪敯粜浴?/p>

參考文獻：

[1]王意東，許蘇予，何太碧，等.中國氫能及燃料電池產業(yè)政策研究及啟示[J].天然氣工業(yè)，2024，44（5）：136-145.

[2]趙越，張國慶，苗盼盼.質子交換膜燃料電池系統(tǒng)遠程狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷綜述[J].時代汽車，2023（20）：22-24.

[3] 葉璽臣，章桐，劉毅.燃料電池系統(tǒng)陰極氣體壓力及流量閉環(huán)控制[J].汽車技術，2022（6）：14-19.

[4] PUKRUSHPANJT，STEFANOPOULOU AG，PENGH，etal.Controloffuelcellbreathing[J].IEEEcontrol systems magazine，2004，24（2）：30-46.

[5]熊鷹飛，劉國平，鄧先瑞，等.PEM燃料電池流量及攻略系統(tǒng)的建模[J].電源技術，2006，30（10）：845-848.

[6]胡賓飛，周雅夫，連靜，等.車用燃料電池空氣系統(tǒng)供氣協(xié)同控制策略研究[J.汽車工程，2024，46（5）：842-851.

[7] WOONKIN，BEI G，KIMJ，etal.Complementary co-operation dynamic characteristics analysis and model-ing based on multiple-input multiple-output methodol-ogy combined with nonlinear control strategy fora pol-ymer electrolyte membrane fuel cell[J].Renewable en-ergy，2020，149：273-286.

[8]解同辰，肖鐸.水冷燃料電池空氣供給系統(tǒng)控制策略研究[J].車用發(fā)動機，2023（4）：72-79.

[9]贠海濤，魏永琪，許鑫，等.基于滑模結構的燃料電池控制參數優(yōu)化研究[J].電源技術，2020，44（12）：1759-1762.

[10]秦彪，王新立，王雷，等.燃料電池供氣系統(tǒng)的自適應滑?？刂芠J].控制理論與應用，2023，40（11）：2049-2058.

[11]李瀅龍，陳會翠，章桐，等.車用燃料電池系統(tǒng)控制策略綜述[J].汽車工程學報，2024，14（4）：566-585.

[12]周蘇，胡哲，謝非.車用質子交換膜燃料電池空氣供應系統(tǒng)自適應解耦控制方法研究[J].汽車工程，2020，42（2）：172-177.

[13］PUKRUSHPANJT，PENGH，STEFANOPOU-LOUA G.Control-oriented modeling and analysis forautomotive fuel cell systems[J].J.Dyn.Sys.Meas.Control，2004，126（1）：14-25.

[14]HYUNL，KANG S，AH-N B，et al.Optimizing hy-drogen utilization in fuel cell hybrid vehicles：Model-ing fuel cell systems and managing energy betweenbatteries and fuel cells[J].International journal of hydrogen energy，2025，99：819-835.

[15]TAFAOLI-MASOULE，SHAKERIM，ESMAILIM，et al.PEM fuel cell modeling and pressure investiga-tion[J].Energy sources，Part A：Recovery utilizationand environmental effects，2011，33（24）：2291-2302.

[16]楊順風，朱星光，徐翥.基于Matlab/Simulink的PEMFC建模與非線性控制[J].電源技術，2014，38（7）：1251-1254.

[17]LI Q，CHEN W，WANG Y，et al.Nonlinear robustcontrol of proton exchange membrane fuel cell bystate feedback exact linearization[J].Journal of powersources，2009，194（1）：338-348.

[18]胡美.燃料電池系統(tǒng)建模及控制方法研究[D].成都：西南交通大學，2013.

[19]倪淮生，許思傳，徐斌，等.車用質子交換膜燃料電池性能仿真與試驗研究[J.車用發(fā)動機，2008（5）：47-51.

[20]WOONKI N，BEI G.Feedback-linearization-basednonlinear control for PEM fuel cells[J].IEEE transac-tions on energy conversion，20o8，23（1）：179-190.

[21]GOU B，WOONKI N，BILL D.Fuel cells：Modeling，control，and applications[M].Boca Raton：CRC press，2017.

[22]韓國鵬，詹天腸，戴朝華，等.基于自適應滑模觀測器的氫燃料電池空氣供應系統(tǒng)泄露故障容錯控制[J]中國電機工程學報，2024，44（5）：1848-1859.

[23]丁天威，黃興，王宇鵬，等.車用燃料電池系統(tǒng)氫氣控制方法[C]//2019中國汽車工程學會年會.上海：機械工業(yè)出版社，2019.

[24]胡廣地，景浩，李丞，等.基于高階燃料電池模型的多目標滑?？刂芠J].吉林大學學報（工學版），2022，52（9）：2182-2191.

[25]廉磊.基于滑?？刂频奈⑸锶剂想姵乜刂葡到y(tǒng)設計[D].濟南：齊魯工業(yè)大學，2022.

Abstract：Afeedback linearization-basedadaptivesliding modecontroler（FLC-ASMC）was proposed toaddressthecoordinatedcontrolofanodeandcathodegasflowratesand pressuresinaprotonexchangemembranefuelcell（PEMFC）system.Consideringthenonlinearandstrongly-coupled characteristicsofPEMFCsystem，thefeedback linearizationmethod wasusedto decoupletherelationshipbetweenflowratesandpressures，andtheanode-cathodepresurediferencewashenceabletobecontrolled withinareasonablerange.The simulationresults show thatthe traditionalPIDcontrolerachieves about 85% control accuracy，the sliding mode controller（SMC）achieves 90%-92% control accuracy，while the FLC-ASMC achieves over 95% controlacuracy，showingthebestperformance.Theexperimentalverificationconfirmsthattheproposedcontrollrcaneffectively control the pressure difference，and hence improve the system robustness and service lifespan.

KeyWords：proton exchange membrane fuel cell（PEMFC）;decoupled control;feedback linearization;adaptive sliding mode control