随着环境污染、能源安全等问题的日益严重,新能源汽车逐渐成为学术和商业的热点。增程式电动汽车由于具有续航里程较长、纯电驱动等优点,是当前阶段传统燃油汽车向纯电动汽车过渡的理想车型。增程器是增程式电动汽车的核心动力部件之一,其控制策略的优劣对增程器的功率跟随、油耗、排放等性能有着决定性作用。在基于模型的增程器控制器V模式开发流程中,增程器被控对象模型是不可或缺的一环,是开展增程器相关策略模型在环验证和硬件在环仿真验证的基础和前提。本文以某永磁同步增程器为建模对象,对其开展了动态建模和参数辨识工作,并采用模型在环仿真对现有的增程器控制策略进行了优化。根据增程器系统结构和工作原理,论文对增程器建模的总体方案进行了设计,明确了增程器被控对象模型的边界。针对基于模型的开发流程中被控对象模型在精度、运算速度方面的需求,论文选用以试验数据和物理原理结合的方式建立了增程器包括发动机和发电机的动态模型。发动机系统模型基于试验数据建立二维查表模型,并以一阶惯性环节描述其扭矩动态性能;发电机系统模型基于物理原理构建并进行了适当的简化。整个发电机系统模型分为转速请求处理模块、控制电流模块、本体模块、输出电流模块,以分别用于描述发电机的转速控制、d轴和q轴控制电流输出、扭矩转速的计算、直流母线电流的输出等功能。针对上述建立的增程器模型,论文基于增程器、发动机和电机台架试验方法采集了发动机和发电机的稳态和动态运行数据,采用多元线性回归和最小二乘法辨识了增程器模型相关参数,包括发动机扭矩一阶惯性环节时间参数、发动机转动惯量、发电机电流一阶惯性环节时间常数等,并采用扭矩转速的动态阶跃试验对发动机、发电机和增程器模型进行了验证。模型预测和台架试验对比结果表明,增程器模型扭矩预测最大相对误差为14%,转速预测最大相对误差为3.2%,电流预测最大相对误差为11.9%,表明论文构建的增程器模型具有较高的准确性。针对增程器实际运行中存在的功率反向超调问题,以增程器被控对象模型为基础,通过搭建包含增程器控制策略模型在内的增程器模型在环仿真分析环境对该问题进行了复现和仿真分析,发现功率反向超调的根本原因是发电机对转速请求的响应速度高于发动机对扭矩请求的响应速度。在此基础上,论文提出了对发电机转速请求增加一阶惯性环节滤波,同时更改基于机械功率请求为基于发动机扭矩请求的发电功率闭环控制的优化方法。模型在环仿真结果显示,优化后的增程器控制策略相比于优化前,最多可降低89.8%的功率反向超调量,最多可减少38%的响应时间,从而表明该优化方法对于增程器功率反向超调具有良好的抑制效果。