质子交换膜（PEM）燃料电池对用于电化学反应的空气的压力、温度和质量流量有严格的要求[1]。对阴极空气进行加压可以提高燃料电池堆的性能并降低系统成本[2,3]。然而，涡轮增压系统的寄生功耗约占总辅助功率需求的80%。此外，其运行速度通常超过90,000转/分钟，需要使用超高速驱动电机[4,5]。通过集成径向流式膨胀涡轮机来回收排气能量，并与永磁同步电机同轴驱动离心压缩机，可以显著减少这种寄生损耗[[6], [7], [8]]。本文研究的PEM燃料电池电复合涡轮增压（ECT）系统的运行示意图如图1(a)所示。
现有的研究大多单独考察涡轮机械或电机，缺乏对整个ECT系统级别的匹配建模分析和集成设计。然而，ECT系统内部各种性能和可靠性指标之间存在复杂的约束；单个组件的局部最优参数并不等同于系统级别的最优性。例如，高功率密度与组件温度上升之间的权衡、最佳电机尺寸与轴系临界速度之间的关系，以及空气动力性能与轴向载荷能力之间的相互作用。具体设计参数进一步说明了这些相互依赖性。例如，涡轮机械的直径不仅影响空气动力性能，还影响轴的临界速度和轴向力。同样，电机的直径和轴向长度也会影响电磁性能、结构强度和临界速度。此外，涡轮机械和电机的性能必须良好匹配，以确保ECT系统的高效可靠运行。核心组件的布局及相关约束在图1(b)中展示。
ECT系统已在内燃机（ICEs）中得到了广泛研究[[9], [10], [11]]。Yang等人[12]研究了ECT技术对发动机性能的影响，并为船舶发动机应用开发了系统匹配方法。MdSah等人[13]回顾了汽车ECT系统的各种废热回收技术。然而，专门针对PEM燃料电池ECT系统的设计和匹配方法的文献仍然较少。目前关于燃料电池ECT系统的涡轮机械的研究主要集中在压缩机叶轮上[[14], [15], [16]]。例如，Zhang等人[17]提出了一种用于燃料电池离心压缩机的多目标多点数据挖掘空气动力优化方法。同样，在这一领域中的电机研究通常也仅限于将电机视为一个独立组件[18,19]。Lv等人[20]比较了带槽和无槽电机设计在燃料电池压缩机中的应用。Yi等人[21]通过多目标电机优化提高了输出扭矩和动态响应。这些研究仅限于电磁设计和分析，忽略了系统级别的匹配和集成挑战。在机械可靠性方面，已有研究关注了单个组件的具体机械性能[[22], [23], [24]]。Ahn等人[25]评估了电机中产生的机械应力和旋转振动。Qi等人[26]对一个30千瓦、30,000转/分钟的SPMSM电机进行了包括热行为、转子应力和转子动力学在内的多物理场分析。Evgen等人[27]开发了一种用于计算半开式离心压缩机轴向力的方法。然而，目前很少有研究在燃料电池ECT系统级别采用匹配和集成设计方法，以全面平衡组件性能和机械可靠性之间的权衡。
目前，系统级别的ECT系统性能研究通常使用低维模型进行性能评估和计算[12]。由于三维计算需要大量的计算资源，低维模型在以往的研究中至关重要。然而，这些低维模型是基于ECT系统中各个组件的核心物理特性开发的，通常仅提取关键的数学公式进行计算，而不涉及复杂的偏微分方程求解和网格生成[6]。这种方法不可避免地忽略了系统内的几何特征，从而引入了误差[16]。此外，使用低维模型难以准确描述流场中的复杂物理现象，如湍流和边界层[15]。因此，传统的低维匹配模型存在固有的局限性，三维计算对于确保设计结果的准确性至关重要。然而，完全依赖三维计算的匹配方法将导致高昂的计算成本和时间消耗[14]。因此，本文提出了一种结合低维和高维模型的匹配和集成设计方法，旨在在设计精度和计算成本之间取得平衡。
这篇文献综述揭示了一个差距：涡轮机械和驱动电机的设计与分析通常是分开进行的。很少有研究同时考虑燃料电池ECT系统内流场和电磁场的性能，也没有提供在系统级别下真实负载下的机械可靠性综合分析。然而，涉及多组件、多物理场耦合的实际场景对系统性能参数提出了复杂的约束。这些约束包括高功率密度要求与温度上升或应力限制之间的冲突，系统空气动力性能与轴承轴向载荷能力之间的矛盾，以及系统效率与轴系模态特性之间的复杂相互关系。由于当前研究没有采用系统级别的视角，局部优化的组件并不能保证系统的良好设计。为了解决这一不足，本文创新性地提出了一个针对PEM燃料电池ECT系统核心组件的匹配模型。该匹配模型将低维计算方法与高维计算方法相结合，全面考虑了多物理场和多组件耦合对性能的复杂影响。随后，该模型被应用于一个160千瓦PEM燃料电池堆的集成设计中。最后，通过对设计案例的分析，验证了该模型的有效性。
