在当前能源问题及面临巨大环境状况压力的大背景下,汽车行业技术的突飞猛进是一个必然的结果,作为可用于节能的技术之一的能量管理则也在不断地进步完善。众所周知,新能源汽车由于其众多的优点成为了研究的核心之一,插电式混合动力汽车（PHEV）作为传统汽车和纯电动汽车之间过渡的新能源车由于其可充电性在实现节能减排的同时还能解决行驶距离问题受到了众多关注。在汽车行驶的过程中,以提升汽车的燃油经济性为主要目的,同时考虑到里程的自适应性、工况的适应性,和电池的性能问题,提出了融合工况预测及电池性能衰退的PHEV能量管理策略,因而,本文后续将开展三大项工作:（1）本文以一款单轴并联式的PHEV为研究对象,主要应用实验数据建模的方法,通过advisor及Matlab/Simulink平台建立了PHEV的相关模型,接着构建了等效油耗最小策略（ECMS）,并根据车辆的部件效率对ECMS中的电荷消耗（CD）和电荷维持（CS）模式下的等效因子进行了其上下的边界估计,并建立了基于等效系数边界估计的瞬时自适应ECMS,通过仿真分析验证该策略的有效性。（2）构建了基于人工神经网络的速度预测模型,预测出4s内的短期行驶工况,并用最小平方误差来评价预测的精度;分析了基于带遗忘因子的最小二乘法的坡度预测,并与传感器测得的进行比较来说明其准确性;构建了电池荷电状态（SOC）、剩余行驶里程及等效因子之间的三维map图,并考虑到电池SOC在高速行驶期间增长过大,对三维map图进行了改善,进而构建了新的基于里程自适应的控制策略,并与不同的控制策略进行比较,先单独验证其有效性及优越性;再融合工况预测,同时与常系数的ECMS策略进行比较来验证该策略的优越性。（3）考虑到车辆行驶过程中电池的老化问题,建立电池的半经验衰退模型,结合电池电路模型,以降低成本为目标,运用之前构建的ECMS能量管理策略,引入电池严重程度因子,从而构建考虑电池性能衰退的能量管理策略,通过对比不同权重下的油耗及电池损耗,运用仿真验证其有效性,最后通过在线仿真再与在同一权重下的（动态规划）DP解进行比较来验证其有效性。