近年来,为了减少汽车的尾气排放量,保护环境并节约资源,电动汽车得到了飞速的发展。混合能源能够有效的解决传统电动汽车存在的缺点,开始受到了众多研究学者的关注,双向DC-DC变换器作为电动汽车中实现能量双向流动的关键部件,是目前该领域的研究热点之一。本文结合科研实际,开展了电动汽车双向DC-DC变换器模型预测控制研究,主要内容如下:分析了双向DC-DC变换器设计需求和拓扑结构,建立了预测模型。对双向DC-DC变换器应用于电动汽车进行了需求分析,提出了合理的设计要求。详细分析了双向DC-DC变换器交错并联拓扑结构,对Buck模式和Boost模式的工作状态进行了分析,建立了相应的小信号模型,得到系统传递函数。对两种模式下的系统传递函数做离散化处理,结合预测控制原理,建立了两种工作模式下的预测模型。设计了无约束模型预测控制器。根据系统控制要求,即输出电流误差尽量小且平滑的跟踪目标值,定义了合适的价值函数。在无约束的条件下,将价值函数的最小化问题转化为以控制量为自变量的解析解求解过程,从而得到开关管的最优占空比。为了提高控制器性能,通过仿真设计了合适的控制器参数。最后对模型预测控制器和PI控制器进行了仿真,对比分析了仿真结果。设计了基于粒子群优化的约束模型预测控制器。在模型预测控制价值函数的基础上,对控制量添加了一个硬性约束条件,构建了约束模型预测控制算法的价值函数。引入了粒子群算法,对价值函数进行优化。详细介绍了粒子群算法的优化原理和计算公式,并通过仿真对粒子群参数进行了合理的设计,完成了约束预测控制器的设计。通过仿真对约束模型预测控制算法进行了验证,并将仿真结果与其他两种控制器仿真结果进行了比较和分析。设计了双向DC-DC变换器实验研究平台。基于“DSP+FPGA”双芯片控制系统,设计了有效的实验研究总体方案,完成了系统软硬件设计。硬件方面主要包括功率器件选型、储能元件参数设计、采样电路以及驱动电路,软件方面主要包括DSP主程序和中断程序的设计以及FPGA通讯模块和预测控制模块的设计。基于仿真结果,对模型预测控制算法和PI控制算法进行实验研究,实验结果表明:采用基于粒子群的模型预测控制算法的变换器拥有更佳的动态性能和稳态性能,和仿真结果一致。验证了本文所提算法的可行性和优越性。