为了响应国家政策缓解能源压力以及减少船舶污染物排放等问题,亟需开发以清洁可再生能源作为船舶动力装置,固体氧化物燃料电池（Soild Oxide Fuel Cell,SOFC）是一种能够直接将化学能转化为电能的直流发电装置,由于其高效、环境友好、无噪声等特点是降低船舶污染排放的很有前景的绿色能源装置之一。本文基于模拟故障状态下的SOFC系统对其进行容错控制仿真研究。主要内容如下:1、本文采用模块化的建模方法在Matlab/Simulink平台搭建出一个独立的SOFC发电系统的动力学模型,该发电系统主要包括:SOFC电堆模块、压缩机模块、空气预热模块、燃料预重整器模块和后燃烧室模块等。在此基础上对所搭建的动力学模型进行了外部干扰电流阶跃变化时电堆输出电压和温度的动态响应仿真,仿真结果表明本文所搭建的模型可以很好的反应系统的输出特性,说明了所搭建模型的有效性。2、为了研究燃料流量、空气流量和电堆温度对SOFC电堆稳态的电特性的影响,提出了一种基于改进的支持向量机算法对SOFC电堆的电压/电流曲线进行辨识,仿真结果表明该算法得到的电特性曲线均方误差较小,说明了所提出算法可以很好的识别在不同氢气流速下SOFC的电压/电流特性曲线。3、燃料利用率作为SOFC重要的控制变量之一,当负载发生变化时燃料利用率就会发生变化而无法保持恒定,因此这里设计一个初级燃料利用率控制器,以保障负载变化时燃料利用率仍保持稳定。在恒燃料利用率的基础上提出一种基于改进的宽度学习系统识别SOFC的动态特性,通过该算法得到动态SOFC系统的预测模型,该预测模型精度高且计算量小。实验结果表明了该算法的准确性和有效性,并将其做为后续模型预测控制器的预测模型。4、通过添加故障因子来模拟阴极管道泄漏和电堆极化损耗增加故障。针对SOFC动态系统正常和故障两种工作状态,提出一种容错控制方法。该方法包括:预测控制模块、故障诊断模块和决策模块。预测控制模块是一种基于预测模型的控制策略,这里采用基于改进的宽度学习网络作为预测模型并且根据不同的故障类型设计不同的预测控制器;故障诊断模块采用基于模型的残差故障诊断方法,通过故障诊断模块判断系统所处的故障类型;决策模块则是需要根据故障诊断结果选择合适的控制策略和预测模型来实现对目标对象的负载跟踪控制。仿真结果表明,对于系统正常和故障两种不同的工作状态,本文设计的容错控制策略都可以通过调节输入燃料流速来实现对输出电压的跟踪控制。