能源危机和环境污染是汽车工业所面临的两大挑战,研发节能、环保的交通工具已关系到国家的可持续发展问题。混合电动汽车融合了传统汽车和纯电动汽车二者的优点,不仅具有低油耗、低排放等优点,而且续驶里程不受限制,价格适中,适合产业化,被认为是目前最有希望替代传统汽车的方案,因此,对混合电动汽车关键技术的研究具有非常重要的现实意义。本文以香港政府创新与科技署资助的“全方位智能混合动力轿车项目”为背景,在全面分析混合电动汽车的特点、研究现状及发展趋势的基础上,以并联混合电动汽车为对象,做了如下几方面的工作:对一种新型结构的并联式混合动力汽车建立了前向式仿真软件平台;设计了基于高性能DSP芯片TMS320F2812的整车控制器并实现了HEV多工作模式能量管理;为了对HEV的能量管理进行优化控制以取得良好的节油与减排效果,作者先后设计了基于动态规划的能量管理策略、基于随机动态规划的HEV能量管理策略和基于神经元动态规划的能量管理策略,并对这三种能量管理策略的性能和特点进行了比较。作者利用实验建模为主、理论建模为辅的方法,在MATLAB/Simulink环境中建立了HEV的前向仿真模型,为整车控制策略的研究和开发提供了必要的仿真平台。然后,基于此仿真平台,设计了基于Stateflow的多工作模式切换能量管理策略,设计了切换控制规则库。通过对HEV系统的行为进行仿真,可以验证不同工作模式间相互切换的参数条件。所得到的控制策略可以通过Matlab/Stateflow C代码自动生成功能,直接生成C语言代码下载到整车控制器中运行。整车控制器是实现混合动力汽车整车控制与能量管理策略的核心部件,是实现混合动力汽车安全、高效运行的保证。本文在深入分析混合动力汽车控制系统特点和要求的基础上,设计了一款基于高性能DSP芯片TMS320F2812的整车控制器,为实现复杂的能量管理算法提供了硬件基础。通过实车测试,混合动力系统可以实现预期的工作模式和模式间的平滑切换,驾驶性能良好。为了优化HEV的运行,取得良好的节油与减排效果,必须对HEV的能量管理进行优化控制。最优能量管理策略包含最优换档子策略和最优转矩分配子策略。本文应用动态规划(DP)方法对混合动力汽车能量管理策略问题进行了研究。在给定行驶循环(Driving cycle)的前提下,HEV能量管理问题被建模为多步决策过程问题。仿真结果表明,该方法所得到的换档逻辑和控制律能显著提高整车的燃油经济性。从理论上讲,该方法得到的结果是全局最优结果,因此,动态规划方法可以用来作为衡量其它能量管理策略控制效果的基准。由于基于动态规划方法的能量管理分析需要事先知道HEV的行驶工况,所得的结果只对特定的行驶工况有意义。为了克服这一局限性,作者将驾驶员的功率需求建模为Markov链,采用随机动态规划(SDP)方法进行能量管理策略的设计。随机动态规划通过值迭代或策略迭代法求解,得出的结果以(状态-行动)表格的形式表示,所以它可以很方便地在整车控制器中实时实现。仿真结果表明,新的控制策略与动态规划的全局优化的结果比较接近,明显优于传统的基于规则的能量管理策略。采用SDP方法进行能量管理策略的设计虽然解决了动态规划方法的局限性,但在设计过程中仍然会面临“维数灾难”的问题。即值迭代法和策略迭代法求解所需的计算量和存储空间会随状态的数目呈指数增长。这限制了它在实际中的应用。为此,作者采用神经元动态规划方法(NDP)进一步改进能量管理策略的设计。神经元动态规划方法采用神经网络估计状态空间中状态的值函数的通用结构和相应的参数向量,而不是求解SDP问题,从而大大减少了计算量。仿真结果表明,神经元动态规划方法所得结果与SDP方法十分接近,仍然能得到相当优化的结果。这使得采用NDP方法进行能量管理策略的设计与采用DP方法和SDP方法相比具有极大的优势。作为HEV的核心关键技术,高性能整车控制器的设计和能量管理策略在HEV知识产权中占有重要地位。本文研究对于提高我国HEV的研究开发水平和实现自主知识产权的HEV产业化具有重要意义。