本文首先分析研究了混合动力电动汽车的定义、分类及其结构特征,并针对某款具有代表性的混合动力电动汽车,对其车内振动噪声分别从客观方面和主观方面进行深入地分析研究,包括:为了识别并分析HEV车内振动噪声,布置传感器的位置:驾驶员右耳、副驾右耳、后排左侧左耳、后排中间、后排右侧右耳、方向盘、仪表板、驾驶员座椅导轨,分别在以下工况进行了测试试验:定置工况(包括怠速、缓加速(POT)和急加速(WOT))和行驶工况(包括20、40、50、60、80、100、120、140km/h匀速和加速)。得出:当低速时,在驾驶员右耳处测得的噪声声压级较低,当超过50km/h的车速时,驾驶员右耳处的声压级较高,而尤其在加速工况下,驾驶员右耳处的声压级陡然增加。这是因为对于混合动力电动汽车而言,低速时,只有电机工作、发动机不工作,汽车处于纯电动模式;随着速度的增加,当车速高于50km/h时,发动机开始工作,并给蓄电池充电;当加速时,电机和发动机同时工作,所以车内噪声声压级突然增大。基于传递路径分析原理,通过建立传递路径分析模型、仿真得出的整个噪声频谱与实际测试得到的噪声频谱接近。并得出主要振动噪声传递路径:左悬置、前右悬置和后悬置x、y、z三个方向中传递函数谱值最大的分别是z、x、z,频率主要集中在中低频范围;以及路径贡献量:在100~500Hz的范围内路径贡献传递函数的贡献值最高的是前左悬置z向,对车内噪声贡献最大的是后悬置,悬置传递函数的贡献值最大的是后悬置y向,贡献值最高的是后悬置。从主观方面,通过聚类和分类、层次聚类、混合的GANN、蒙特?卡罗模拟和线性判别分析等综合分析方法评估车内振动噪声等级。基于提供的数据,提出的层次聚类的算法和混合GANN和LDA两种算法能够有效地聚类和分类振动噪声的等级。通过参考经验噪声与振动的趋势,将这些组之间的舒适度区分为5个群,即最愉悦,中等愉悦,临界,中等讨厌和最讨厌。LDA算法通过使用振动噪声的输入数据库,成功地对经历的振动噪声产生的烦恼状态局部化了。本文探讨并且分析HEV车内振动噪声,增进对混合动力电动汽车车内噪声源的传递途径和振动规律的全面了解,为设计和故障诊断及振动噪声控制提供详细的理论指导。从而推动HEV设计水平的提高,以期在较小的研究范围内和最短的周期内得到HEV的最佳开发方案,并且加快其成熟发展。