到现在为止，有相当多的科研院所和企业在研究PEMFC的测试系统，功率比较小的燃料电池已经被设计并制造出来。从研究和发展这两方面来观察燃料电池，会发现PEMFC已经从之前比较简单的研究转向相对复杂的研究，而PEMFC控制的研发的潮流和势头正在逐渐地从简单的PID控制转向更加智能化的控制[16]。这种转变的要点在于使用是不是可以持久，操作起来是不是方便，以及是否具有实时的可控性。现阶段研究的方向主要有温控算法和控制器的差异化所产生的测控方案的变化，以下主要从这两个方面对PEMFC测量控制系统在现阶段的研发情况做一个介绍。25450
1、控制算法研究现状
研究控制算法的目的在于对燃料电池工作时的一些条件进行调节和控制，比如说湿度和温度。现阶段比较简单的使用范围比较广的是PID算法，但是伴随着一些因素的变化，尤其是提高了燃料电池的性能参数，PID算法已经无法满足测控系统的需要，预测控制、神经网络控制以及模糊控制等更加智能化的控制算法已经渐渐地在PEMFC测控系统中得到了使用[17]。论文网
1）预测控制。预测控制的控制算法是在一种模型的基础上建立的。由于预测控制在控制的过程中所使用的策略是多个步骤进行测试，通过不断滚动的方式进行改善优化以及使用反馈机制进行校验和改正，因此全部的模型预测控制所适合的工业生产过程有这样的特点：不方便建立非常准确的数学模型而且生产过程相对比较复杂[18]。YUAN R已经在燃料电池的调控中采用了预先测量并进行控制的方法，但相对不足之处在于这种方法使用在质子交换膜燃料电池中还比较少，范围比较窄，所以这类的参考文献非常少。
2）神经网络控制。神经网络控制就是把燃料电池系统当成一个“黑盒子”，利用其辩证识别的方法在非常多的通过实验的方法获得数据的基础上，创建一种数学模型。然后根据建立的数学模型，开展神经网络通过自己本身去不断适应并实现控制或者通过PID去控制[19]。ALMEIDAPE通过完善和优化神经网络来间接操控系统，使用一种基于小脑神经模型的控制器来调节燃料电池控制系统输出时的电压，而且还有一个好处，就是这种小脑模型控制器的各项性能方面的指标用户可以根据自身情况进行设置。
3）模糊控制。模糊控制是根据测试员积累的经验而开创的一种控制方法，因此在设计系统的时候完全不需要创建基于控制对象的非常准确的模型，这样做的好处是这套控制方法的原理能够在人们的理解程度和接受程度上非常容易，所以比较适合模糊控制的对象通常具有这样的特点：建立数学模型非常困难，其一些动态方面的属性又非常难以得到。另一方面，由于模糊控制系统的鲁棒性非常强，因此能够降低由于一些因素的变化对其控制的效率和结果的影响，比如参数的改变和控制系统外部的一些干扰。德国SCHUMACHER使用模糊控制的方法实现了对微型PEMFC的水管理[20]。本论文试图把传统PID控制方法和模糊控制方法相结合，然后使用于燃料电池的控制中。
2、控制方案研究现状
因为PEMFC测控系统是一套体量特别巨大并且非常复杂的系统，到现在为止还无法给它制定统一的操作规范和执行准则，而PEMFC测控系统是否能够稳定地运行，是否能够可靠地运行以及操作起来是否方便还需要进一步的提升。目前，测量和控制PEMFC的方法相对较多，其控制器的选择也比较多，包括单片机、DSP和PLC等。
1）单片机：这套操控方法使用单片机作为主要的控制器件，其控制电路也是以单片机作为核心，定时地驱动增加湿度的器件和用于排气的电磁阀门，每时每刻都能检测到系统一些参数的变化，比如系统输出时的电流和电压，还有存储氢气的容量，同时对整个测控系统进行保护。采用单片机进行控制的方法的原理和其软硬件设施都相对较为熟练，操作起来比较方便，而且其成本较低。 PEMFC测控系统的国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_19253.html