比較好的發動機目標扭矩和目標轉速脈譜，根據設計得到的優化脈譜，采用MATLAB/Simulink 工具建立系統優化點的控制模型，由于理論設計和實際控制存在如下的不同點：主要體現在部件的轉動慣量、扭矩響應、通訊延遲、扭矩特性、效率和**環境等方面，該模型考慮實際控制過程中的各種因素，通過這部分控制模型將預先設計的目標點控制在理論設計范圍內，如此操作的話，就能同時實現了對電池充放電的精確控制，防止了對電池造成過充和過放。 混合動力控制單元的作用是極其重要的。山東查找混合動力控制單元研究

    在正常運行條件下，工作模式控制層依據預先設定的邏輯關系進行控制。這一層控制影響了動力總成系統工作狀態（例如：發動機啟停）和整車工作模式（例如：發動機起動，混合動力驅動，牽引力控制等等），根據相應工作模式調用動態扭矩控制層中的扭矩執行函數來計算動力系統中各個執行器的具體執行扭矩，并將這一部分扭矩作為需求扭矩發送給子控制器控制層的各個控制器，由各個控制器具體負責需求扭矩的執行。在子控制器控制層中，扭矩需求轉換成了具體的執行器自身的控制指令，例如噴油量和噴油時刻，電機控制器的PWM頻率等等。重慶定制化混合動力控制單元工作模式混合動力控制單元的工作模式是可探究的。

    混聯式混合動力的工作模式通常是：混聯式混合動力汽車通過取消發動機怠速運行工況、控制發動機工作于比較好效率區并在減速和制動時回收能量，可以極大地提高燃料的使用效率，從而提高汽車的燃料經濟性。能量轉換效率是指燃料的能量通過動力裝置和傳動系統轉變為驅動車輪的機械能的百分比，能量管理策略的目標，是使能量轉換效率盡可能高。發動機怠速運行是不輸出有用功的，燃料的能量轉換效率為零，因此要取消發動機怠速運行工況。

    深度混聯式混合動力汽車動力系統雖然包括發動機和兩個電機，但是驅動能量全部來自發動機燃料燃燒所釋放的熱能，其中電機驅動所需的電能是發動機燃料的部分熱能在經過能量轉換后儲存在蓄電池中的。在低負荷或車輛起步時，車輛工作在純電動模式，由電池提供驅動能量。在車輛以正常車速行駛時，一旦滿足發動機起動的條件，發動機就會啟動，車輛進入混合動力驅動模式，此時整車控制系統控制發動機工作于負荷相對較高的高效區，如果輸出功率有富余，就將此部分功率用于向電池充電。當車輛需要爬坡或以較大加速度加速時，車輛工作在混合動力驅動助力模式中，電池提供相應的助力能量。在減速和制動時，車輛工作在能量回饋模式中，可把部分動能轉換為電能存儲于電池中。基于智能控制理論的混合動力汽車控制策略分為：模糊邏輯控制策略、神經網絡控制策略和遺傳算法控制策略。

   理論設計和實際控制存在如下的不同點：主要體現在部件的轉動慣量、扭矩響應、通訊延遲、扭矩特性、效率和**環境等方面。實際過程中部件的效率，尤其電效率受很多因素的影響，如電流、溫度、扭矩和轉速等等，理論計算值與實際值會有一定的誤差；**環境，如溫度、濕度、海拔和路面狀況等等是不可能完全真實的模擬的，只能是盡可能實現；整車平順性的影響，雖然有些時候部件的能力是能夠實現快速響應優化點的控制要求，但是快速的響應和無梯度的變化有些時候是與整車的平順性相矛盾的。高效率的混合動力控制單元介紹。新型混合動力控制單元研究

混合動力控制單元對混動系統的重要性。山東查找混合動力控制單元研究

     神經網絡以對信息的分布式存儲和并行處理為基礎，在許多方面更接近人對信息的處理方法，有很強的逼近非線性函數的能力，它具有自組織、自學習的功能，但它采用的是黑箱式學習模式，因此當學習完成后，神經網絡所獲得的輸入/輸出關系無法以容易被人接受的方式表達出來。遺傳算法是建立在自然選擇和自然遺傳學機理基礎上的迭代自適應概率性搜索算法。它能夠同時搜索空間的許多點，且能充分搜索，因而能夠快速全局收斂。遺傳算法的優化問題是對優化參數的**進行編碼，而不是對參數本身，其遺傳操作均在字符串上進行。只需評價所采用的適應函數，而不需要其它行駛信息，這些都使得遺傳算法對問題適應能力強。山東查找混合動力控制單元研究