面对能源和环境问题的严峻挑战，纯电动汽车由于高效无污染等优点，被认为是交通领域的有效的解决方案。微型电动车由于质量轻，在能效方面具有先天优势，而且对电池容量要求较低，成本增加较少，有望率先得到市场的认可和推广。因此，对微型电动车进行研究具有重要意义。本文结合微型电动车动力控制系统平台的开发，研究了微型电动车系统构型优化问题，以及能量管理优化方面的转矩分配优化、多传感器信息融合和转矩决策优化等问题。首先，基于对电动车不同系统拓扑结构优缺点的分析和比较，选择轮毂电机驱动作为微型电动汽车的驱动方式。结合中国国情，分析微型电动车在实用性、经济性和成本三方面的需求，通过建模仿真的方法对电机和电池两大关键零部件的参数进行了优化设计。继而，完成了微型电动车动力控制系统平台的开发，包括基于TTCAN网络通讯的分布式控制系统设计、轮毂电机控制器和整车控制器的软硬件设计等内容。本文开发的动力控制系统经过长期的道路测试已经证实其有效性和可靠性良好。在轮毂电机驱动的电动车转矩分配优化方面，针对前人的研究结论与试验结果不符的问题，通过建立轮毂电机的效率模型和采用功率损耗分析方法，推导出转矩分配的理论最优方案，并通过道路试验验证了所得结论的正确性。为满足转矩决策优化对车辆、道路和交通状况的信息需求，设计了多传感器信息系统，包括GPS、IMU、电驱动系统、行车雷达和道路信息系统等，其中电驱动系统的纳入是没有先例的。选择了合适的信息融合算法，实现了各传感器系统优势互补，能够精确地提供车辆位置、速度、加速度、姿态角和角速度等信息，并对道路坡度和整车质量进行估计。试验结果表明，在GPS信号良好和失效两种情况下，系统可分别实现2m和10m的定位精度，整车质量估计精度可达2%。基于多传感器信息融合算法提供的信息，首次综合考虑了前方道路坡度变化以及车辆接近交通信号灯两种典型的城市交通工况，研究了车辆在行驶过程各阶段的转矩决策优化问题。采用模型预测控制和动态规划算法得到转矩决策优化问题的局部最优解。为提高算法计算效率，采用拉格朗日乘子法对二维动态规划算法进行了降维处理，可使计算时间减少90%以上。仿真和试验结果表明，所开发的转矩决策优化算法可使车辆经济性提升约9~10%。