新能源混合电动汽车具有广阔的应用前景,双向DC/DC变换器是其中的关键部件,是目前该领域的研究热点之一。本文以提高动态性能和效率为研究目标,开展新能源汽车双向DC/DC变换器多模型预测控制研究,主要内容如下:设计了双向DC/DC变换器拓扑结构。根据汽车系统动力需求,确定了双向DC/DC变换器的技术指标参数,在此基础上,设计了双向DC/DC变换器的拓扑结构,计算了功率电路的主要参数,并进行IGBT等关键器件选型,设计了散热器参数和规格。建立了双向DC/DC变换器的多模型。根据电路理论,建立了平均状态空间方程,运用预测控制理论,建立了离散时间下的预测模型。针对双向DC/DC变换器的非线性特性,提出通过建立多个线性化子模型来逼近真实模型的方案,建立了双向DC/DC变换器的多个子模型,为多模型预测控制器设计奠定基础。设计了多模型预测控制器。采用了两层控制结构:上层解决双向DC/DC变换器非线性问题,分析了多模型的原理,加入模型参数自适应反馈校正环节,通过在线计算模型匹配程度和控制权重来适应变换器模型参数的变化,设计了多模型自适应控制器;下层解决最优控制问题,根据系统控制需求,设计了目标函数,并根据实际情况,引入约束条件,将有约束预测控制算法最优化控制量的问题简化为一个二次规划的问题,通过采用递归神经网络优化算法来解决二次规划问题,成功完成了预测控制器的设计。论证了预测控制中延迟补偿的重要性,给出了补偿方案。搭建了仿真平台,通过仿真验证了多模型预测控制器的有效性。设计了基于DSP+FPGA的DC/DC变换器实验平台,并进行了实验验证。控制器采用DSP+FPGA方案,FPGA主要负责预测控制算法的实现,DSP实现其他功能。在硬件设计的基础上,设计了DSP和FPGA主要模块的软件。搭建了双向DC/DC变换器多模型预测控制实验平台,对本文主要研究目标进行了实验研究,结合仿真平台验证理论的基础上,实验结果证明了多模型预测控制算法及方案的可行性。