混合动力汽车行驶时,在保证动力性能的前提下,整车转矩分配策略应针对不同行驶工况实时进行相应调整,实现动力系统中各动力源之间的转矩分配,达到节能减排的目的。本文根据并联式混合动力汽车的整车动力学结构,详细介绍了混合动力汽车主要部件的建模方法;其次,依据模糊控制理论与模糊控制系统结构,在混合驱动模式下,综合考虑驾驶员的操作意图对转矩分配的影响,设计了以当前转速下发动机最优转矩与整车需求转矩的差值ΔT、动力电池的SOC、油门踏板变化率ā作为输入,以发动机转矩分配系数P作为输出的三维模糊控制器;在此基础上,因考虑到所建立的模糊控制器的模糊规则依据专家经验而确定,不能保证每个算法都处于最优状态,并且在整车行驶过程中,工况变化复杂,不同工况下需要不同的模糊规则来实现整车的转矩分配。从而将模糊控制与小脑模型(CMAC)神经网络相结合,模糊规则不再只依据专家经验,而是通过CMAC神经网络来学习模糊规则并进行规则优化,取代模糊规则库,设计模糊小脑模型(FCMAC)神经网络控制器,确保每个算法都处于最优。最后,应用AVL-Cruise软件建立汽车动力学仿真模型,在Matlab/Simulink环境下,以Matlab/API的方式实现联合仿真,在满足动力性能的同时,以NEDC工况为循环工况,将模糊控制策略和FCMAC神经网络控制策略进行仿真对比分析,证明本文所提出的两种控制策略都可以实现发动机、驱动电机以及ISG电机间的转矩分配,但是后者的控制效果更好,可以较大程度地节能、减排。