新版国家排放标准的提出,加速了传统燃油汽车向新能源汽车的转变。混合动力汽车作为新能源汽车发展历史的过度车型,具有排放低,续航里程长的突出优势,成为众多企业和科研院所的研究热点,制定合理的能量管理策略是减少整车能源消耗和排放的关键。但是传统的基于规则和全局动态优化的能量管理策略不能跟随整车行驶工况的变化做出相应调整和适用性差,导致能量利用率低。为了提高燃油经济性,迫切需要能够实现随行驶工况进行实时调整和适用性更好的能量管理策略。论文以“西安市电动汽车典型行驶工况构建项目”为依托,以某插电式单轴并联型混合动力汽车为研究对象,开展多工况识别的能量管理策略研究。论文以西安市城市道路为背景,通过实车试验的方法获得电动汽车运行数据并划分为短行程,采用主成分分析法和K均值聚类法获得4类代表工况,基于代表工况建立了多工况的典型城市工况;依据建立的工况,对选择车型的动力系统参数进行匹配并建立动力系统模型,经基于规则的发动机开关控制策略仿真验证,动力系统性能满足行驶工况需求;论文通过具有全局优化能力的动态规划算法和具有局部最优能力的等效燃油消耗最小的原理(ECMS)构建能量管理策略,并在典型行驶工况进行了仿真验证,结果表明论文采用的能量管理策略能够获得良好的燃油经济性,能够适应车辆行驶状态和交通运行环境随机变化的特性。为了适应多工况的行驶特性,基于学习向量量化(LVQ)神经网络和ECMS原理分别建立了工况识别模型和不同工况类别下最优的控制策略数据库,并在多工况下进行仿真,结果表明论文采用的多工况识别的能量管理策略能够提升燃油经济性,提高了工况识别的效率,达到了预期研究目标。论文的研究成果对提高混合动力汽车燃油经济性,实现节能减排有重要的实际意义。