当今的能源保护和环境污染问题忽然越来越受到政府的重视,汽车在便利我们日常生活的同时,能源消耗问题越来越突出,而且还严重污染了我们的环境。针对这个问题,世界各国都在争相研发节能型交通工具。混合动力汽车是一种新型汽车,它具有传统汽车和纯电动汽车的优点。拥有发动机和电动机两个动力源的混合动力汽车,不但显著降低了汽车燃油消耗,也降低了汽车尾气的排放。因此混合动力汽车的发展非常有利于解决环境问题和能源问题。首先,对课题研究的意义和背景进行了介绍,对当前国内外的混合动力汽车的能量管理策略进行了分析比较。阐述了并联式混合动力汽车的机械结构,根据混合动力汽车在运行时所处的不同的工作模式,以并联混合动力汽车为研究对象,分析了常用的逻辑门限值策略的不足,提出了基于转矩分配的模糊能量管理策略,针对模糊控制对隶属度函数设计的主观性,拟采用智能算法进行优化,经过比较,提出用遗传算法进行优化。其次,基于Advanced Vehicle Simulator(ADVISOR)建立了整车动力学、发动机、电机、车轮、蓄电池等主要部件的仿真模型。整车模型为并联混合动力汽车的能量管理策略的仿真搭建了平台。综合考虑到发动机的效率,电池的能量利用,尾气排放等因素,建立了模糊控制器输入为汽车需求转矩和蓄电池的荷电状态SOC,输出为发动机转矩。针对所选的并联混合动力汽车,设计了基于遗传算法和免疫遗传算法优化的整车模糊能量管理策略,在满足汽车动力性的同时,提高了燃油经济性和降低尾气的排放。最后,使用MATLAB与ADVISOR对整个并联混合动力汽车进行联合仿真,由仿真结果得出混合动力汽车的百公里油耗,尾气排放等性能指标有一定程度的减少。运行工况设置为UDDS,与优化前的模糊能量管理策略、遗传算法优化后的模糊能量管理策略进行比较,仿真结果表明基于免疫遗传算法优化的模糊能量管理策略具有更好的性能表现,为实验室进行台架实验验证实际效果奠定了理论基础。