近年来，尽管混合动力汽车和纯电动汽车的相关技术得到了较快的发展，但是由于技术、成本等原因，燃油汽车依然是市场上的主流车型。随着车载电控单元和电气设备数量的不断增加，电能消耗占整车能耗的比重也越来越大，整车电能管理已经成为提升车辆燃油经济性的重要手段。因此，开发实时高效的燃油汽车动态电能管理方法，对于降低车辆的燃油消耗，提升车辆的燃油经济性有着重要的意义。　　本课题以安徽省自然科学基金和企业委托项目为依托，研究了基于工况在线识别的汽车电能管理系统。首先，介绍了现有的整车电源系统和电能管理技术，分析了与之相关的汽车总线技术。其次，建立了一种基于I-LVQ神经网络的工况识别模型。定义了“相似工况”概念并引入了分类概率模型，设计了I-LVQ模型训练算法。再次，提出了基于工况在线识别的整车电能管理策略。建立了移动时间窗识别机制，基于用电负载功率最优分配设计了特定工况下的电能管理算法。再次，建立了一种总线式电能管理系统，设计并实现了对应的能量管理控制器。最后，在CANoe软件中进行了通信验证实验，搭建了整车试验台架并进行了整车试验，试验结果验证了节点通信的可行性以及电能管理策略的有效性。本文的研究对于减少整车能量消耗，延长蓄电池使用寿命，提升燃油经济性有着重要的研究意义和应用价值。