由于石油燃料的消耗增加及其对环境的污染，能源消耗和环境污染的问题被高度关注。混合动力汽车能量管理策略的好坏直接影响到整车的燃油经济性能和尾气排放性能，而混合动力汽车的能量管理系统是一个多变量、非线性、时变性非常强的复杂控制对象，扰动因素比较多，耦合现象也非常严重，通过一般的数学建模和常规的自动控制方法很难取得理想的控制效果。本课题以并联式混合动力汽车为基础，建立了发动机、电动机、蓄电池组等部件的模型，分析了并联式混合动力汽车的能量传递流程及控制要求，阐述了能量控制策略的相关因素及其耦合关系，利用SIMULINK软件建立了模糊控制器，并对影响混合动力汽车的重要参数进行分析，为后面的仿真奠定了基础。针对能量管理策略中的问题，本课题首先利用多层次参数扫描优化算法进行分析，然后结合模糊控制理论和粒子群优化算法理论进行分析，因为虽然模糊控制理论具有鲁棒性强、实时性好的优点，但是其缺点是由于模糊控制器的建立主要依靠设计者的设计经验，这样就会有一定的主观性，故无法使全局达到最优。所以需要用一种智能优化算法优化模糊控制规则参数，主要目的是克服其无法达到全局最优的缺点。粒子群优化模糊控制规则可以解决其无法达到全局最优的问题，针对模糊控制规则，粒子在搜索范围内进行寻优，确保设计的系统在寻优过程中保持稳定。应用的并联式混合动力汽车的能量管理系统中，为这类非线性、多扰动、不确定的控制系统提供有效的解决方法。经过仿真软件MATLAB/ADVISOR的仿真结果显示，控制策略是有效的。本课题选择两种控制策略，一种是多层次参数扫描算法，另一种是采用基于粒子群优化算法的智能算法对建立的模糊控制器参数规则进行优化，进而对能量进行有效的分配，减少整车的油耗及尾气的排放，使得在满足汽车行驶性能的前提下，达到节油减排的目的。