自适应巡航控制(AdaptiveCruiseControl,ACC)采用雷达、视觉等传感器探测前方车辆情况,并针对本车与前车之间的相对距离和相对速度,主动控制本车的行驶速度,使本车与前车保持安全合理的车间距,规避可能发生的追尾碰撞事故,能够很好地满足人们对汽车驾驶的安全性、舒适性和智能化越来越高的要求。插电式混合动力汽车(Plug-inHybridElectricVehicle,PHEV)自适应巡航模型预测控制既要实现巡航控制,同时降低燃油消耗和排放,保护蓄电池寿命,并提高再生制动能量回收效率,本研究具有重要的理论意义和实用价值。本文完成的主要研究工作如下:　　①建立混合动力汽车动力系统各部件的数学模型,并对汽车驱动和减速制动过程进行动力学分析。通过降低需求功率和发动机转速维数,采用发动机燃油消耗率、蓄电池电动势、内阻拟合公式提高动态规划计算效率。　　②提出以巡航安全、等效油耗和再生制动能量回收(下坡工况增加蓄电池温升变化率一项)为最优值函数的混合动力汽车跟随过程的全局优化控制策略。在跟随前车以匀加速、匀速、匀减速、变加速、变减速行驶在平路、下坡与上坡工况仿真表明,全局优化控制策略在不同跟随工况下实现了最佳的车速跟随性、燃油经济性、安全性及较高的再生制动能量回收效率,同时在下坡工况中蓄电池温度被控制在合理的范围之内。　　③提出以巡航安全、等效油耗和再生制动能量回收(下坡工况增加蓄电池温升变化率一项)为最优值函数的混合动力汽车自适应巡航模型预测控制策略,并采用C语言与MATLAB/Simulink建立巡航控制仿真模型。在多种不同的跟随工况的仿真结果表明,与全局优化控制策略相比,采用自适应巡航模型预测控制策略所控制的车速最优轨迹、加速度最优轨迹,SOC最优轨迹与全局优化控制策略相对应的最优轨迹非常接近,巡航安全性指标低于0.4,再生制动能量回收效率降低不到4％,且能在0.5s内完成每一步长计算。最后利用dSPACE实时仿真系统对自适应巡航模型预测控制策略的运算时间进行测试,结果表明满足实时控制要求。