近几年不仅是新型能源技术进步的创新期,还是电动汽车技术成长的加速期。纯电动汽车以其经济、环保等优势被推广,车用异步电机也由其调速范围宽,结构简单,易维护等优点被广泛使用。由于电动汽车高速行驶的场景不断增加和对车辆高性能（稳定性、舒适性）的追求,弱磁控制技术也十分急迫的寻求升级。但是,当电机转速大于额定转速后,受电机本体参数和逆变器容限影响,现有的弱磁算法容易失效,电机输出转速和转矩很难达到预定要求。因此,本文针对纯电动汽车的驱动异步电机,研究了一种基于随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）算法的弱磁策略,建立了d-q轴电流(isd,isq)预测模型,以实现对isd、isq的合理分配,提升了电机输出转速和转矩的控制性能。本文主要研究内容如下。首先,根据isd、isq合理匹配思想,建立了基于矢量控制（Field Oriented Control,FOC）算法的车用异步电机的控制系统;对比了常见的电动汽车控制方式;分析了为实现弱磁控制性能的优化,需要对电流进行精细的分配控制,主要包括两个方面:电流分配数据维度的精细划分和控制精度的提高。然后,根据最大电压和最大电流的限制条件,使用拉格朗日算法,建立电动汽车用异步电机的最大转矩输出数学模型,分析了isd、isq的分布特性,找到了电机全工况运行时电流的最佳运行轨迹,得到了影响最大转矩输出的关键参数。其次,根据isd、isq的分布规律,推导出全工况下isd、isq合理分配的数学模型。根据数学模型,引入电压闭环控制的思想,构建了基于电压解耦的弱磁控制系统。通过仿真验证其有效性:该系统的isd、isq趋势可以很好的拟合isd、isq分布的数学模型,转速、转矩输出和阶跃响应都反映了该系统在弱磁区可以更好的对电机进行控制。再次,分析了在工程中测功机数据标定方式与实际车用异步电机的控制方式;提出了基于RFR算法的isd、isq扩展与精确分配的弱磁控制策略;解决了测功机对异步电机isd、isq点、速-矩点标定精度低等问题。通过采集电机控制系统的d-q轴电压、电流、转速、转矩、电机效率等仿真数据,建立了RFR电流预测模型。通过对模型参量的重要程度分析,合理选择了输入和输出参量,对模型内部固有参数合理调节,实现了该模型的结构优化、计算能力的高效和电流预测的高精度。该模型具有良好的泛化性和扩展性,可以实现测功机对异步电机数据标定的高精度模拟。最后,利用AVL测功机台架系统,对18k W车用异步电机进行实验数据采集。使用RFR电流分配弱磁策略对实验数据进行建模,并预测isd、isq、转速、转矩,对传统标定的大间距离散的小样本数据表格进行扩展。将扩展后的小间距近似连续的数据表烧入上位机,对电机进行查表控制,并与传统的标定方式的控制方法进行对比。通过各项实验数据验证了该控制策略。