大力发展混合动力汽车是解决当前尾气污染、石油消耗过度和能源安全的有效方案之一,而能量管理策略通过合理分配多种动力源之间的驱动功率,能够在满足动力需求的同时提高燃油经济性。本文针对混联式混合动力汽车,以在线优化动力分配降低油耗为研究目的,进行了基于工况识别的混合动力汽车瞬时优化的能量管理策略研究,主要内容如下:(1)对包括整车、发动机、电机及电池等系统部件进行建模,并从基于动态规划算法的能量管理策略仿真结果中提取模式切换规则来优化逻辑门限能量管理策略。(2)进行了等效燃油消耗最小策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS)的研究。并在单一工况下根据DP策略的优化结果迭代计算不同行驶状态下的最优等效因子,将车辆行驶状态和相应的等效因子用于训练BP神经网络。随后对比了基于BP神经网络的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)和基于PI调整等效因子的A-ECMS策略的仿真结果。(3)采用K-means++聚类算法对标准工况进行了聚类分析并构建出四种典型工况。利用特征参数与油耗的相关性筛选出三种特征参数。分别采用决策树算法和距离判别法进行工况识别,最终选用准确度较高的距离判别法作为工况识别算法。(4)在四种典型工况下优化与其相对应的BP神经网络和PI参数,随后将工况识别算法和A-ECMS相结合并进行仿真验证。(5)利用HCU整车控制器、PXI实时机、CANoe和Veristand等硬件和软件搭建了硬件在环实时仿真平台,最后在硬件在环实时仿真平台上验证了基于工况识别的A-ECMS策略。