混合动力电动汽车（HEV）是当今解决能源和环境问题的最佳车型之一，而HEV整车能量管理控制策略，是HEV的核心技术之一，长期以来作为HEV技术研究的热点而受到广泛重视。
由HEV的工作原理，可知在HEV能量控制策略得出发动机和电动机等系统部件的最佳工作点后，HEV整车电脑APU通过CAN等总线将控制信号传输给各动力部件ECU，如发动机、电动机、发电机等，进而由各总成动力部件实现APU的控制命令。
本研究更加关注HEV能量控制策略的实现问题，具体来讲，就是发动机控制指令的实现问题，即如何通过控制发动机的控制参数，来实现发动机的控制目标，也就是如何通过控制发动机的节气门开度、喷油量、点火提前角等控制参数来实现对发动机转速和转矩的控制。鉴于所研究混联式HEV的特点，该车发动机转速的控制可以通过发电机调速来实现，因此本研究的研究目标进一步集中在发动机输出转矩的控制。本项目主要开展了以下几方面研究：
（1）发动机平均值模型的建立：建立用于仿真发动机动态特性的模型，主要包括发动机结构参数的实车提取、发动机平均值模型的理论基础、发动机平均值模型参数的辨识。
（2）发动机动态神经网络模型的建立：建立弥补平均值模型不足的发动机模型，主要包括发动机神经网络模型的结构确定、发动机稳态和动态神经网络模型的误差对比、发动机神经网络模型的建立；
（3）发动机动态控制方法研究：对发动机的输出转矩进行控制，主要包括发动机动态转矩控制方法研究工况设定、发动机动态转矩PID控制方法研究、发动机动态转矩模糊控制方法研究、发动机动态转矩模糊PID控制方法研究。

目前，关于发动机的控制模型，根据其复杂程度，有传递函数模型、平均值模型和考虑发动机燃烧过程的循环模拟模型。平均值模型是介于传递函数模型和循环模拟模型的一种发动机控制数学模型，此模型不但适用于发动机稳态控制，也适应于发动机瞬态控制。由于平均值模型所描述的参数是一定时间内该参数的平均值，平均的时间比高转速时发动机的一个循环时间长，但远短于动态工况中发动机参数的变化时间，从而使平均值模型能较好第描述发动机动态工况中参数的变化，得到广泛应用[ ]。
平均值建模思想最早由Rasmussen[ ]提出，其后Hendricks[ ][ ]研究了稳态和瞬态工况下平均值模型的空燃比控制策略，A Chevalier[ ]，Jazayeri S A[ ]，Weeks[ ]。国内严明[ ]。嵇国金[ ]，邹博文[ ]左萃[ ]种祥麟[ ]杜常青[ ]均对发动机平均值模型进行了研究。
本研究基于PRIUS16气门“阿特金森”循环发动机的特点，结合前述学者已有成果，首先建立PRIUS发动机的数学模型，进而为发动机的控制做铺垫。
本文主要针对HEV控制策略得出系统高效工作点后，HEV发动机对于控制策略的实现问题进行了研究，形成结论如下：
（1）基于最小二乘原理和遗传算法，利用47组典型的发动机运行参数试验数据对发动机平均值模型的37个待定参数进行了辨识，得出了4缸16气门发动机的平均值模型。
（2）利用13780组发动机平均值模型数据和试验数据，对78种神经网络模型结构进行训练和误差分析，最终建立了10-24-20-1四层10输入1输出发动机动态控制神经网络模型，模型训练误差为3.19%，预测误差为4.02%。
（3）基于HEV发动机转矩变化频繁且幅度较大的控制难点，结合该发动机动态控制神经网络模型，分别进行了PID、模糊、模糊PID三种控制方法研究，对发动机输出转矩进行控制，在对各种控制方法参数进行整定的基础上，得出PID控制发动机动态输出转矩和期望转矩相对误差绝对平均值为40.19%，模糊为15.01%，模糊PID为11.23%，其中模糊PID控制效果较为理想。

广东交通职业技术学院第四届“挑战杯”大学生课外学术科技创新作品竞赛一等奖