了解行业领导者如何开发和使用氢燃料电池。
SEGULA Technologies 正在使用 MATLAB 和 Simulink 通过创建融入人工智能的模型来应对常见的开发挑战，以减少氢燃料电池的生产时间和成本。
通过基于模型的设计，SEGULA 工程师简化了初始开发过程，节省了四到六周的工作时间。他们的自定义模型可适应各种应用，评估最佳组件选型、发电和控制功能。这些模型有助于验证设计、优化能效并仿真燃料电池组件之间的交互情况。
“从 Simscape 模型入手，我们可以节省 4 到 6 周的初始开发时间。”
SEGULA 机器
从乘用车到长途卡车、机车和重型设备，内燃机 (ICE) 正在被更环保的替代技术，如氢燃料电池，所取代。燃料电池可为车辆提供足够完成 8 小时不间断驾驶所需的能量密度和续航里程。Nuvera 使用 MATLAB® 和 Simulink® 设计控制燃料电池发动机的软件。燃料电池发动机通常包含数百个相互堆叠且其间流动着冷却剂的燃料电池，还配有冷却泵和空气压缩机。
“在需要长距离行驶或电池充电时间过长的情况下，燃料电池优于电池，适用于船舶、飞机、卡车、公交车辆和应急车辆。”
Nuvera E 系列燃料电池发动机。
为了实现将未来发电技术投入使用的目标，Plug Power 公司设计并开发了基于燃料电池的现场能源系统。他们使用 MathWorks® 工具来提高产品性能，降低成本，并改进制造和集成流程。借助 MATLAB® 和 Simulink®，他们可以开发和测试算法，仿真组件和系统，并简化从想法到实现的开发过程。
“我们没有时间研究用 C 或 C++ 来实现我们的算法的可能性。幸运的是，MATLAB 让我们只用几行代码就能对我们的想法进行检验。它帮助我们节省了大量时间，并推进了我们打造具有商业价值的现场能源系统的目标。”
Plug Power® 的燃料电池系统。
在戴姆勒公司（前身为 DaimlerChrysler®）的测试车队中，有 100 多辆氢燃料电池汽车是由世界各地的普通驾驶员在真实行驶工况下驾驶的。这些车辆出于开发目的都配有功能强大的远程信息处理系统，用于捕获车辆性能和驾驶员使用模式的数据，从车辆的 GPS 坐标、油箱油位和车速乃至驾驶员脚下油门踏板的位置。
“以前，戴姆勒公司使用 Excel 来执行此分析。这项任务需要数百个工程师工时来设置，一名全职员工来维护，并且每次都要执行许多手动步骤才能完成。如今，自动化的 MATLAB 脚本让团队通过 Web 浏览器即可访问相同的结果。”
戴姆勒公司的氢燃料电池测试车辆。
由通用汽车和美国能源部联合赞助的 X 挑战赛要求 17 支北美学生团队重新设计一辆雪佛兰探界者，旨在不牺牲车辆性能或安全性的情况下减少排放和能耗。在这届为期三年的竞赛中，滑铁卢大学替代燃料团队 (UWAFT) 以其燃料电池驱动的汽车设计在第一年的比赛中拔得头筹。凭借在创建、仿真和分析车辆设计和子系统控制模型方面的杰出成绩，UWAFT 还荣获了 MathWorks Crossover to Model-Based Design 大奖。
“我们是唯一一支在动力总成系统中使用燃料电池的团队。MathWorks 软件采用基于模型的设计，不仅帮助我们的团队减少了构建原型和仿真车辆系统设计的时间，而且还使我们能够确定燃料电池技术的可行性。”
滑铁卢大学团队在 X 挑战赛上展示节能车辆的性能。
燃料电池混合动力客车 (FCHB) 穿梭往返于六英里的快速线路上，运送着特拉华大学的学生和教职员工，高调地展示了氢燃料电池技术的强大与优势。这种客车可实现零排放，噪声远低于柴油汽车；它可以在同一个位置添加燃料和维护，从而降低基础设施成本；它采用串联混合动力设计，特别适用于城市公交线路上的启停驾驶以及速度相对较低的情况。
“借助 MATLAB 和 Simulink，特拉华大学的研究人员对 FCHB 进行了建模，分析了来自许多机载传感器的数据，改进了电源管理策略，并获得了燃料电池客车设计优化方面的关键见解。”
特拉华大学的串联混合动力燃料电池客车。
