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混合动力汽车因其削峰填谷的特性,可以提高能量利用效率。然而,混合动力方案的具体表现因其受路况和驾驶员操作的影响明显,并未完全释放其应有的节能减排作用；混合动力是一个专家系统,模式与路况息息相关,而驾驶员的操作有很大的随机性,控制策略也并不想干涉和去控制操作者的意图,以免引起不可控的事故,所以本文只针对路况影响对混合动力汽车的控制策略展开讨论：1,路况信息的识别整车控制器能够接收来自于MCU(电机控制器),GCU(发电机控制器),离合器,发动机,空调,DC/DC, DC/AC,辅助设备等所有车辆相关的部件和子控制器发送的数据,然后转发到整车CAN网络上,通过从CAN网络读取并解析以上信息得到诸如：停车位置,车度,路段长度、坡度,离合器间隙,发动机转速,电机转速等路况和车况信息。2,GPS和整车信号的结合通过安装GPS接收器的方式,不仅得到了当前实时GPS信息,也能够连接网络数据库,接收GIS(geography intelligence system)相关信息,包括道路交通流量,交通流速等,并且GPS总成还可以通过GPRS信号把整车信息发送到网络数据库供技术人员下载分析和数据挖掘。3,建立模型通过获取的车况路况信息建立BP神经网络模型,输入为路况相关信息和部分车况信息,输出为燃油消耗,离合器动作次数和发动机启停次数。样本信息来自于整车数据采集和提取。4,基于模型辅助验证由于混合动力汽车的特点离合器分离结合频繁,发动机启停频繁,为了减少离合器动作和发动机启停次数,提高离合器和发动机寿命,并且达到节油的目的,建立BP神经网络模型以此模型为框架,求解各路段模式推荐比例。验证跟车经验是否与多目标优化结果匹配。5,模糊控制策略设计把每个路段的多目标优化结果对应的车辆模式结合其他路况信息建立路况化的整车模糊控制策略。整车控制策略中部分沿用原策略,对于模糊化的控制量进行模糊控制,模糊控制策略的优先级低于原策略嵌入到原策略中,达到可离合可调节的功能需求。