工业革命后,随着全球一体化的进程,世界经济繁荣越来越紧密,交通运输越发依赖化石燃料,但是在世界各国面临能源、资源危机和环境污染威胁人类生活的大前提下,已经进行了近十多年可替代驱动系统的研究。在几个替代驱动系统中,混合动力汽车(Hybrid Electric Vehicle,简称HEV)被视为重要的过渡性质的短期解决方案。通常,HEV是由电池和一个或多个电机以及由汽油/柴油提供动力的发动机组成。与此同时,根据车辆结构、整车需求功率的变化,要时刻对发动机和电机进行合理的最佳转矩分配,具有针对性的能量管理控制策略就成为HEV中的研究热点,也是混合动力汽车的关键技术之一。本文依托国家自然科学基金项目,研究可应用于实车实时控制的能量管理控制策略,以期获得更好的燃油经济性。本文以电量维持型并联HEV为研究对象,主要研究内容如下:首先,基于Matlab/Simulink软件建立混合动力汽车前向仿真平台,对整车模型中混合动力系统关键部件进行动力参数匹配,在对车辆驾驶模型、控制器、发动机、电机以及电池的模型进行详细分析的基础上采用理论建模与试验建模相结合的方法,建立了动力系统关键部件与整车模型,提供了整车控制策略与算法设计和车辆性能仿真分析的仿真平台。其次,从混合动力汽车能量管理控制策略中的瞬时优化算法出发,提出等效燃油消耗最低的瞬时优化能量管理控制策略(Equivalent Fuel Consumption Minimization Strategy,简称ECMS),是基于瞬时优化转矩分配的控制策略。通过使用单协调参数等效因子对电池电能的等效燃油消耗量进行计算,并与发动机实际油耗相结合构建了基于ECMS的瞬时燃油消耗优化目标函数,并进行仿真分析。结果表明该策略能够合理分配发动机和电机转矩的同时还能有效地实现电池电量的维持性,在多种典型工况下,节油率在18%-26%之间。为接下来基于电池荷电状态(State of Charge,简称SOC)反馈的自适应控制策略与算法的设计提供了良好的准备条件。然后,针对ECMS对每更换一种行驶工况更新一次等效因子的缺点,且实时性较差、难以实车应用的不足,提出基于连续SOC反馈等效因子自适应控制策略(cA-ECMS)和基于离散SOC反馈的等效因子自适应控制策略(dA-ECMS),并结合上述建立A-ECMS控制策略,建立基于SOC反馈的在线识别自适应等效燃油消耗最低控制策略。在联合工况下仿真,结果证明该控制策略充分发挥了自适应控制策略的优势,提高了混合动力汽车的等效因子的适应性,等效燃油消耗节油基本都在15%以上,其燃油经济性仅略次于ECMS。最后,还设计对比了在不同SOC初始值下油耗、电机总消耗能量以及SOC末尾值偏差情况的实验,仿真是分别在5倍的欧洲NEDC和5倍的UDDS工况下运行,结果显示,随着SOC初始值的升高,cA-ECMS、dA-ECMS两种控制策略的末尾状态SOC偏差分别约控制在0.6%和-1.6%,但是使得油耗不断增加,电机的使用总电量整体先增加后降低。cA-ECMS控制策略倾向于更少的使用电池,而从等效因子的适应性角度分析,dA-ECMS控制策略的等效因子变化幅度较小,适应性较好。这为后续实车实时控制的能量管理控制策略的建立打下坚实的理论基础。