近年来,随着汽车保有量日益增多,不可再生能源日益枯竭以及环境问题的日益严峻,新能源汽车得到了快速发展。其中,混合动力技术,尤其在城市公交领域的应用,大大降低了公共交通车辆的能耗及尾气排放,为降低城市雾霾提供了有效的保障,得到了广泛的认可。因此,本课题针对基于自动机械式变速器(Automated Mechanical Transmission,AMT)的插电式同轴并联混合动力系统,提出高效的混合动力控制技术以实现混合动力系统高效传动、进一步提升整车燃油经济性。针对本课题研究内容,本文主要工作如下:首先对所研究的同轴并联混合动力客车进行了分析,并基于此建立了前向整车模型,实现混合动力客车的模拟仿真,为之后的混合动力客车的能量管理策略的开发设计奠定了研究基础。其后,结合PHEB自身以及运行工况特性,针对PHEB当前仍存在的问题提出了以下两种不同的能量管理策略:一、针对城市公交工况的复杂多变会造成驾驶员操作的随机不确定性,结合大量已获得的实车运行数据,通过随机统计方法可对驾驶员行为进行统计预测;同时考虑到典型城市公交工况具有统计规律的特性,运用预测控制理论进行能量优化分配在理论上具备可行并具有较大优化潜力;结合系统自身结构特点、工况特性以及驾驶员行为,提出了基于驾驶意图识别的插电式混合动力客车随机模型预测控制,从而获得近似全局最优的能量管理策略;二、考虑到基于AMT的同轴并联混合动力系统的多模式运行与多档位特性,使得其动力源的工作区间得以优化,提升了整车燃油经济性。但该性能提升需以混合动力系统多模式频繁切换运行为基础,而系统模式切换瞬态发动机介入动力系统造成的机械冲击会严重影响车辆的可驾驶性以及额外的燃油消耗,因而如何减少不必要的模式切换过程并实现较优的燃油经济性仍是亟待解决的问题。针对该问题,本文提出针对插电式混合动力客车的基于多目标随机预测控制框架,从而在降低整车能耗的同时达到多模式间协调运行。因而,本课题提出了基于驾驶意图识别的MSMPC策略以及多目标SMPC策略,最后通过仿真对比分析,所提出策略可有效地解决PHEB能量管理问题中的燃油经济性与多工作模式之间的协同优化。