李跃娟，齐 巍，王 成，张 博，卢 强

（1. 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院，北京 100124；2. 中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

前言

面对大气污染加剧和石油资源消耗过度的紧迫形势，汽车的环保与节能引起了广泛的社会关注，我国三部委联合颁布的《汽车产业中长期发展规划》的八大重点工程中的智能网联汽车推进工程和先进节能环保汽车技术提升工程为混合动力电动汽车节能研究带来了新的机遇［1］。由混合动力系统控制策略的对比分析可知，基于道路工况的实时优化控制策略对提升能源管理效率具有显著效果，是当前能量优化管理的研究热点之一［2-6］。全局优化是指根据固定的整个循环工况的特征，以全局油耗最小或效率最大为优化目标［7］。全局优化的算法有模拟退火［8］、遗传算法［9］、动态规划（dynamic programming，DP）［3］和拉格朗日乘子法等。采用全局优化算法控制策略，受到控制器计算能力的限制，难以用于实车［4］，而以等效燃油消耗最小策略（equivalent fuel consumption minimization strategy，ECMS）为代表的实时优化，因其结构简单、运算量小而被广泛应用［10］。为了获得更准确的油电转换系数，He 等［11］根据动力电池荷电状态SOC（state of charge）采用惩罚函数对电功率部分进行了加权处理；而Musardo等［12］则是根据驾驶工况结束后放电与充电的能耗对油电转换系数进行选取，进而可根据车辆运行的历史信息和预测信息对油电转换系数进行调节更新，从而保障电池SOC在一定范围内的平衡和最佳的燃油经济性惩罚函数，使得该策略具有良好的电量保持特性。……