本文以一款超轻度混合动力汽车为研究对象,以提高汽车的燃油经济性和平顺性为目的,提出基于模型预测的能量管理策略。对稳态运行时的能量进行优化分配,针对模式切换过程冲击度较大的问题,制定基于模型预测的模式切换协调控制策略,保证切换平顺性。主要从以下内容进行研究:首先,根据整车结构,建立关键动力部件的动力学模型,并对车辆运行的四种工作模式进行分析,阐述各模式下的能量流动路线。其次,对动态规划算法在整车能量管理上的运用展开研究。确定状态变量、控制变量分别为电池SOC和电机转矩,加入约束条件,以整车总油耗量最低为目标函数,制定基于动态规划算法的能量管理策略。将WLTC工况作为仿真工况,对所提策略进行仿真分析,并将仿真结果与基于规则的策略作对比。再次,提出基于模型预测的超轻度混合动力汽车能量管理策略。采用多步Markov模型预测加速度变化过程,旨在维持预测时域内电池SOC平衡的前提下,使整车等效油耗最低,建立能量管理策略优化模型;采用Q-Learning算法对优化问题进行求解,得到最优转矩分配序列。将ECEEUDC+UDDS工况作为仿真工况,建立基于模型预测控制策略的整车模型,进行仿真分析。最后,针对车辆由纯电动模式到纯发动机模式的切换过程引起的冲击度问题,引入模型预测控制对转矩进行协调分配。确定状态变量为将发动机转速和电机转速,控制输入为电机转矩、发动机转矩,控制输出为离合器两端的转速差,建立状态空间预测模型,确定目标函数和约束条件,求解优化问题。将ECEEUDC工况作为仿真工况,建立基于协调控制策略的整车仿真模型,将仿真结果与未协调时的切换过程作对比分析。