王超，薛斌强

（青岛大学自动化学院，山东青岛 266071）

为缓解能源和环境压力，新能源汽车成为汽车产业的重点方向[1]。PHEV 具有排放量低、行驶里程长等优点，是新能源汽车的研究热点[2]。其中，PHEV的能量管理策略是决定混合动力汽车燃油经济性的关键技术[3-4]，其主要有基于规则的能量管理策略[5]和基于优化的能量管理策略[6-7]两类。基于规则的控制策略简单实用、控制成本低，在实际车辆中应用广泛，但是此策略的控制规则通常通过工程经验制定，优化效果和适应性较差[8]。基于优化的能量管理策略包括瞬时优化和全局优化。以等效油耗最小策略为代表的瞬时优化能量管理策略执行效率高，但是无法保障全局最优，且等效因子的最优取值问题难以确定[9]；基于全局优化的能量管理策略可以实现理论上的最优控制，但全局优化算法程序复杂、运算量大，难以实现实时控制[10]。除此之外，电池精确建模也是混合动力汽车能量管理中的关键部分，为了将电池的电流和电压与动力系统其余部件的功率相关联，通常使用电池等效电路模型[11]。基于充放电试验数据建立Rint 等效电路模型[12]简单直观，计算量小，但精度较低。文献[13-14]采用一阶等效电路建立电池模型，相比于Rint 等效电路模型考虑了电压的动态特性，精度更高且模型参数容易辨识。

针对上述问题，设计一种基于随机模型预测控制的PHEV 能量管理策略。选择加速度为预测量，采用马尔可夫链模型进行预测，根据车辆纵向动力学模型和预测的加速度信息求解预测时域内的需求转矩。……