本文以双模式功率分流型混合动力系统为研究对象,针对该系统特性,研究其稳态及动态优化控制策略。首先分析了系统功率耦合机构的输入轴、输出轴与电机A、电机B的转速和转矩关系,及其功率流的特点。在MATLAB/Simulink下建立了系统的仿真模型,为整车的HCU开发了基于规则的能量管理策略(即稳态层优化)以提高系统的经济性;提出了两种PS系统的工况调节策略,即“发动机转矩控制+电机转速调节”、“发动机转速控制+电机转矩调节”,通过仿真分析,得到“发动机转矩控制+电机转速调节”的控制策略在动态调节时间和超调量上具有更好的调节效果。然后进行了发动机-电机动态协调控制问题研究,首先分析了电机A、B在两个EVT模式下的工作状态,确定了由电动机来进行动态协调;根据转矩矩阵关系式确定了电动机需要动态协调的具体转矩值,并对开发的策略进行了仿真验证,结果表明所开发的策略有效保证了输出轴转矩的平顺性。接着对动态协调和发动机转矩动态优化控制中都需要用到的发动机转矩估计进行了研究。针对PS系统发动机负载已知的特点,开发了基于卡尔曼观测器的转矩估计算法,用于动态协调控制;针对基于神经网络的模型预测控制中对象模型需要预测一定步长内的发动机转矩的需求,开发了基于神经网络的转矩预测算法。最后,针对PS系统动态调节过程中发动机运行工况点显著偏离最优功率转速曲线这一现象,提出对发动机转矩进行动态优化。算法为非线性模型预测控制,其本质为一二次型优化问题,预测模型为神经网络模型。经动态优化后,系统经济性获得了进一步的提升。