由于兼具了传统燃油汽车和纯电动汽车的优点,混合动力汽车被认为是当今世界上最具有发展前景的新能源汽车类型之一,也是解决能源短缺与环境污染问题的重要方案。控制策略作为混合动力汽车的关键技术之一,对整车的性能起着决定性的作用,已经成为目前的一个研究热点。然而长期以来混合动力汽车的控制策略都是基于特定的行驶工况制定的,行驶工况对整车性能的重要影响没有得到足够的重视。另一方面目前很多混合动力汽车采用的依然是电动辅助控制策略,其控制系统参数在初始化后就静止不变,不能更好地分配动力源,达不到优化汽车行驶性能的目的。基于以上两点不足之处,本文提出了行驶工况的马尔可夫随机模型,并采用模糊逻辑控制算法来调整控制系统参数。本文首先介绍了混合动力汽车的相关概念、节油机理及主流分类,就目前并联混合动力汽车的控制策略中存在的问题与难点,对现有的控制策略进行总结与归纳,并根据并联混合动力汽车的结构特点,选择汽车仿真软件ADVISOR2002来对车辆进行建模仿真。其次详细分析了行驶工况对控制策略制定及汽车行驶性能的影响,指出标准行驶工况下制定的控制策略与车辆实际行驶工况“随机性”之间存在一定的矛盾,缺少适应不同行驶工况的能力,并针对行驶工况的特点引进马尔可夫预测模型,对汽车的行驶工况进行预测,建立马尔可夫随机模型。最后重点介绍了电动辅助控制策略中的控制系统参数,得到控制参数对整车燃油经济性和动力性的影响,接着选取合适的参数对其进行优化调整,采用模糊逻辑算法动态地改变控制策略的参数,合理的调整能量分配关系。仿真结果表明与传统的电动辅助控制策略相比,该控制策略有效的改善了汽车的燃油经济性,对随机行驶工况的适应性也比较好。