随着科学技术的不断发展,汽车智能化趋势尤为凸显,且近年电动汽车销量成直线上升,因此,对电动汽车智能化研究具有重要意义。自动变速器是电动汽车的重要组成部分,其换挡规律直接影响车辆驾驶性能与乘坐舒适性,且道路工况的复杂性与多变性对自动变速器智能化提出了更高的要求。本文以某装有两挡AMT的电动汽车为研究对象,利用车辆和AMT系统参数建立整车和换挡模型,进行车辆坡道行驶智能化控制策略相关仿真和试验研究。以电动汽车传动系统结构组成和两挡变速器AMT换挡工作原理为参考依据,使用MATLAB/Simulink、Sim Driveline、Stateflow联合搭建了带有两挡AMT的纯电动汽车整车仿真模型,并完成车辆换挡过程仿真。除此之外,针对循环行驶工况,使用模糊控制模块建立驾驶员驾驶模型,并完成循环工况行驶仿真。以动力性与经济性最优为控制目标,完成基本换挡规律的制定,并对坡道工况行驶使用该换挡规律的不足做出理论分析,对此,本文设计了基于卡尔曼滤波算法的坡道坡度识别器,对上坡下坡行驶工况完成实时识别,以实现不同行驶工况采用不同控制策略的目的。最后针对车辆质量发生变化导致坡度识别不准确的现象,对车辆制定质量修正方案,并完成坡道坡度的正确识别。对上坡行驶使用基本换挡规律时出现的循环换挡现象进行分析,并以动力性最优为控制目标,设计了基于BP神经网络算法,以坡道坡度与踏板开度为输入、换挡车速为输出的多参数换挡规律,仿真结果表明,对上坡换挡规律修正后,避免了频繁换挡现象的发生。下长坡时,为减少车辆长时间处于高速高挡行驶状态,长时间采用机械制动导致制动器失去制动效能情况的发生,使用模糊算法完成下坡换挡策略的制定。此外,对坡道起步工况给予考虑,以制动踏板开度为依据,对电机扭矩进行控制,避免了坡道起步时出现溜坡或起步不平稳现象的发生。最后,以TCU控制模型为基础,完成基于d SPACE的AMT系统在线仿真研究,搭建带有Autobox、加速踏板、电机及其控制器、变速箱及传动轴的半实物仿真试验平台,对换挡策略完成硬件在环仿真试验,使该换挡策略的正确性与可行性得到验证。