随着汽车工业的蓬勃发展,汽车的产销量和保有量逐年增高的同时,其也成为了环境污染和能源危机的主要贡献者。为了缓解环境和能源压力,汽车节能减排形势十分紧迫,而发展混合动力汽车是目前汽车节能减排、汽车产业转型以及技术升级的必经之路,也是行之有效的方案。整车控制策略作为混合动力汽车的灵魂,是混合动力汽车研究的关键技术。本课题在对城市工况分类构建方法,行驶工况识别方法和驾驶意图识别方法进行研究基础上,提出了基于工况与驾驶意图识别的联合控制策略,并进行了建模仿真验证。首先,针对目前城市工况是统一的工况,但是在实际车辆运行过程中行驶状态变化无常,不能简单的满足一个行驶工况的问题,若将城市工况进行细致的分类构建,可以更好反应城市工况的细致特征,本课题综合考虑道路类型和拥挤程度,建议将城市工况采取四分类,并提出了基于二次聚类的四分类城市工况构建方法,在混合动力城市公交车远程监控和数据采集系统的数据基础上,构建了大连市的四分类城市工况。其次,针对行驶工况的识别方法进行了研究,本课题采用了将模式识别与人工智能优点合的模糊模式识别方法,并将在土木等领域成功使用的新架构模糊模式识别方法首次引入到行驶工况识别中,规避了传统模糊模式识别的缺点,搭建基于模糊模式识别的行驶工况识别仿真模型并进行仿真实验,实现了对行驶工况的准确识别。然后,针对仅靠加速踏板位移和制动踏板位移来识别驾驶意图而导致识别的不准确问题,本课题采用基于模糊推理的多参数驾驶意图识别的方法,将驾驶意图分为7类,以加速踏板位移及变化率、制动踏板位移及变化率和车速为输入参数,基于模糊推理进行识别,实现了对驾驶意图的准确识别。最后,针对目前行驶工况识别与驾驶意图识别不能同时兼顾而导致不能实现全面控制的问题,本课题在基于行驶工况识别方法、驾驶意图识别方法的深入研究基础上,提出了基于工况识别的“多工况动态逻辑门限值”控制策略、基于驾驶意图识别的“逻辑门限与SOC平衡联合”的加速策略和“阶梯式制动能量回收”的制动策略,以及基于工况识别与驾驶意图识别的联合控制策略,经过仿真对比验证了基于工况识别、驾驶意图识别的控制策略均有较大的节油效果,并且其联合控制策略结合二者优点,相比未联合的策略具有更为显著的节油效果。