1、控制策略是混合動力電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一，本文結(jié)合國家“863”計劃電動汽車重大專項的研究課題“電動汽車控制算法與基礎技術(shù)研究”的研究工作，針對串并聯(lián)混合動力汽車分別建立了串聯(lián)和并聯(lián)混合動力汽車的仿真模型及其相應的能量管理控制策略。并在此基礎上，應用模糊邏輯技術(shù)，制定了模糊邏輯控制策略，構(gòu)建了模糊推理器，用以確定發(fā)動機和電機的最佳轉(zhuǎn)矩分配。以并聯(lián)混合動力汽車為研究對象，UDDS、CHINA、NEDC三種循環(huán)工況的仿真結(jié)果顯示，在燃油經(jīng)濟

2、性方面，模糊控制與電輔助控制相比，模糊控制下的整車燃油經(jīng)濟性分別提高9．3％、8．4％和7．6％。為實現(xiàn)模糊邏輯控制在實際HEV上的應用打下了良好的基礎。 本文將蓄電池高比能量和超級電容高比功率的優(yōu)點結(jié)合起來，建立了復合電源模型，并且制定了相應的控制策略，以避免電池大電流充放電和提高制動能量的回收率。在UDDS和NEDC循環(huán)工況下，分別對復合電源和單一的電池電源進行仿真，結(jié)果表明復合電源制動能量回收率分別為71．4％、81．3％

3、，而單一的電池電源制動能量回收率分別為43．2％、68．5％，復合電源的引入使得制動能量回收率分別提高28．1％和12．8％。 綜合考慮動力系統(tǒng)匹配參數(shù)和控制策略參數(shù)對整車性能的影響，提出將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合的組合優(yōu)化算法，分別對以油耗為單目標和以油耗和排放為多目標進行了優(yōu)化分析。優(yōu)化結(jié)果表明，單目標優(yōu)化前后進行對比，優(yōu)化后并聯(lián)混合動力汽車油耗降低9．6％左右，排放也有所下降；多目標優(yōu)化前后相比，優(yōu)化后并聯(lián)混合動力汽車