为了解决汽车人均保有量逐年提升、石油资源大量消耗所导致的日益严峻的能源危机和环境问题,大力发展清洁、高效的新型汽车已经成为现阶段汽车产业发展战略的重中之重。混合动力汽车相比纯电动汽车,不仅兼备其低碳高效的优点,还有效解决了续航里程不足的问题;相比传统内燃机,其燃料比高更高,大大减少了尾气的排放。因此,针对混合动力汽车相关技术的研究具有十分重大的意义。本文主要的工作内容如下:1.首先介绍了不同类型的混合动力汽车的结构特点。接着根据车身重量、轮胎半径等参数以及预先设定的车辆性能指标,为车辆的传动系统部件,例如发动机、电机、动力电池等匹配合适的性能参数。在Matlab/Simulink平台上,对基于P2电机架构的并联式混合动力汽车进行建模。2.对混合动力汽车动力部件之一的永磁同步电机进行参数辨识。在分析其数学模型的基础上,本文对综合学习粒子群算法进行了一定的改进,并将之运用在永磁同步电机的参数辨识上。仿真结果表明,在相同的迭代次数下,对比其他算法,采用该算法能对永磁同步电机的参数进行较为精准的辨识。同时在此结果的基础上,搭建了PMSM矢量控制系统,在电流环中引入了电压前馈补偿调节器,仿真结果验证了电机控制策略的有效性。3.对整车控制器进行了硬件上的设计,并在其基础上引入了基于逻辑门限值的规则控制策略,设计了车辆上电、车辆扭矩分配、车辆模式切换等控制策略,并在仿真平台上对上述车辆控制策略和车辆经济性和动力性进行了离线仿真验证,也为后续的在线测试奠定基础。4.进行了硬件在环仿真测试和实车标定。将代码刷入整车控制器,与硬件平台组成一个虚拟的整车试验环境,通过测试台架模拟实车运行时的各个信息,从而实现对控制策略的初步在线验证。最后通过Canape标定工具读取实车运行时的车辆实时信号,实现对车辆控制策略的最终验证。