摘要：【目的】质子交换膜燃料电池(protonexchange membrane fuel cell,PEMFC)作为极具潜力的清洁能源技术，在能源转换领域备受关注。然而，PEMFC系统的高度复杂性及运行过程中存在的不确定性，使其状态估计和故障诊断面临诸多挑战，严重影响系统可靠性与安全性。为有效应对这些难题，对人工智能(artificial intelligence,AI)技术在PEMFC状态估计和故障诊断中的应用策略与成效进行了研究。【方法】分析了当前PEMFC在状态估计与故障诊断领域的研究进展。在状态估计领域，解析了PEMFC非线性模型特性，介绍了基于AI的状态估计技术，分析了不同算法在PEMFC状态估计中的应用原理及优势。在故障诊断领域，总结归纳了PEMFC常见故障类型，分析了故障表现及内部成因，介绍了基于AI的故障诊断技术。最后，对基于AI的PEMFC状态估计与故障诊断技术的未来发展提出了建议。【结论】AI技术能够凭借其强大的数据处理和模式识别能力，准确估计PEMFC的状态，有效诊断系统潜在故障，从而显著提升PEMFC系统的运行效率和稳定性，增强系统可靠性与安全性。未来，可在AI算法创新、状态估计与故障诊断优化、智能体系构建以及与其他技术协同合作等方面开展研究。
