固体氧化物燃料电池系统控制

1.负责系统控制策略开发，包括系统启动/停机/运行工况控制逻辑设计、关键部件协调控制；

2.负责系统控制器硬件方案设计，包括控制器选型、通信协议开发及硬件在环（HIL）测试验证；

3.运用人工智能算法优化系统控制策略，提升复杂工况下的动态响应、效率寻优及耐久性管理能力，构建数据驱动的自适应控制模型；

4.负责系统台架测试、控制参数标定，解决控制算法工程化落地过程中的实际问题。

1.硕士研究生及以上学历；

2.深入了解燃料电池系统工作原理及关键部件特性，熟悉控制理论及常用控制算法；

3.熟练使用MATLAB/Simulink进行控制算法建模与仿真，具备C/C++或Python编程能力，熟悉嵌入式系统开发流程；

4.熟悉人工智能算法在控制优化中的应用，了解TensorFlow、PyTorch等主流机器学习框架，能够运用AI工具（如Python、强化学习、多智能体协同）进行数据分析与控制策略开发，了解AI4S的基本工具和开发方法；

5.硕士研究生年龄不超过30周岁，博士研究生年龄不超过35周岁。