在石油短缺及环境污染严重的今天,由于混合动力汽车(HEV)继承了纯电动汽车(EV)和传统燃油汽车(ICE)的优点,解决了纯电动汽车续驶里程焦虑问题,并且降低了整车的排放,因此混合动力汽车成为了新能源汽车重要发展方向。为了确保经济性的前提下提高整车平顺性,本文提出了基于多目标权衡优化的控制策略。本文的主要工作为:(1)分析了多模式混合动力汽车的结构以及驱动模式,接着参考长安的某款车型,根据整车基本参数以及性能指标,对该混合动力汽车的关键部件进行参数匹配与数值建模,在Matlab/simulink仿真平台上建立整车仿真模型,为验证下文的控制策略提供了基础。(2)制定了基于等效燃油消耗最小(ECMS)的能量管理策略,首先以等效燃油消耗的成本为目标函数,在各驱动模式下通过寻优的方式求得不同的需求转矩和需求转速下目标函数最小时的转矩分配及成本;然后将不同驱动模式的等效燃油消耗成本MAP图整合在一起,通过平面投影的方式划分出各个工作模式的工作区域。最后将基于ECMS的控制策略和基于规则的控制策略进行仿真对比,结果表明采用基于ECMS的控制策略能提高经济性。(3)根据不同模式切换过程的特点,将模式切换过程分成三类。本章总体上制定了模型预测控制(MPC)和传统协调控制相结合的协调控制策略。具体上针对第一类模式切换过程制定了发动机起动协调和模型预测控制相结合的协调控制策略;针对第二类和第三类模式切换过程采用传统的协调控制策略进行协调控制。最后通过仿真实验和D2P硬件在环实验对各类模式切换过程的协调控制策略的有效性进行实验验证。(4)在上述研究内容的基础上,提出了多目标权衡优化控制策略。首先引入了电机的转矩优化系数λ,并以λ为优化参数,整车冲击度为目标函数,通过遗传算法(GA)对电机转矩优化系数进行单目标优化,对得到的最佳电机转矩优化系数进行仿真验证;然后以等效燃油消耗和整车冲击度为两个目标函数,以λ为优化参数进行基于Pareto原理的多目标权衡优化,制定多目标优化控制策略并进行仿真验证,最后通过上坡工况来验证多目标优化控制策略的有效性。