在“碳中和”与 “碳达峰”大背景下，新能源汽车对降低石油的依赖和减少废气的排放具有显著的推动作用，鼓励新能源汽车的发展已经成为了世界各国的共识。混合动力汽车具有比传统燃油车车高得多的节油率，且不存在纯电动汽车中被广受诟病的“里程焦虑”问题，因此近年来广受工业界的关注。能量管理和动态协调是混合动力汽车的两大核心控制问题，近年来随着智能化网联化不断发展，利用智能交通系统和车联网技术可以运用至车辆控制之中。因此，本人开展的技术研究如下：
（一）智能型混合动力汽车车速与动力系统协同优化控制
      本技术关注于智能型混合动力汽车能量管理控制问题，采用当下热门的预测控制方法对混合动力汽车能量管理和速度优化进行研究。通过先进传感技术：GPS、ITS、V2X 等对未来行车工况进行预测，并基于最优化控制理论设计对全局最优巡航车速控制方法和动力系统能量管理策略，从而提高整车行驶效果，提升燃油经济性。同时，该方法可以在特定场景下为为无人驾驶技术落地提供技术支持。
（二）功率分流式混合动力汽车协调控制关键技术研究与开发
      本技术关注于混合动力汽车模式切换协调控制问题。首先，采用理论与实验相结合的方法，在Matlab/Simulink环境下建立混合动力汽车前向仿真模型。其次，通过分析冲击度产生的根本原因以及整车工作模式的切换过程，利用行星齿轮机构高度耦合的特点，建立发动机转矩在线估计+MG2电机转矩补偿+电机转矩变化率进行限制的模式切换协调控制策略。最后，基于整车快速原型控制器和NI PXI实时仿真机，搭建硬件在环实验仿真平台，进行硬件在环仿真测试。结果表明：所设计的动态协调算法能够显著降低工作模式切换时的冲击度，提高整车行驶的平顺性能。该算法可靠性强、实时信好，可以在工程领域展开运用。

（1）混合动力汽车动力系统建模与仿真。建立符合真实物理特性的整车仿真模型，为控制策略的验证打下基础。
（2）混合动力汽车能量管理控制研究。利用智能化和网联化技术，开发预测性能量管理控制策略，通过求解车速和最优 SoC 轨迹，挖掘车辆节油潜力。
（3）混合动力汽车动态协调控制研究。针对模式切换问题，设计发动机转矩估计和电机转矩补偿协调控制策略，提高驾驶平顺性。