汽车热管理控制及其智能化对于电动汽车的发展非常关键。其中空调系统与乘员舱系统的热管理控制的表现关系到车内人员的舒适度,驾驶感受以及对电动汽车的市场印象。另外,高续航里程指标对于电动汽车十分重要,而汽车空调系统作为能耗大户将严重削减电动汽车的续航里程。因此,为了减小里程焦虑问题,同时提升乘员舱热管理控制的智能性与舒适性,需要认真考虑智能化的电动汽车乘员舱温度控制策略的优化设计。对此,本文对电动汽车空调和乘员舱系统热管理控制策略进行了相关研究,主要的研究内容和成果如下:首先,搭建了面向控制的电动汽车空调与乘员舱系统动态热模型,并进行了模型的降温实验验证。为了实现乘员舱温度的舒适自调节,本文通过利用车内人员车内历史温度调节习惯信息与PMV指标结合的方式来适应不同乘客的热习惯,并用于产生舒适的控制参考温度。同时,采用了模糊PID的控制方式控制汽车空调压缩机来实现变工况下的实时的精确舒适温度追踪。结果表明,相比于传统的控制方式,提出的控制策略可以保证舒适性的同时减小系统能耗,实现智能的电动汽车乘员舱的舒适温度自调节。为了进一步提升控制效果,采用了模型预测控制的方式来同时控制汽车空调压缩机和风扇,并使用车速预测的方式为模型预测控制提供未来工况的预测信息,以此减小扰动影响。结果表明,采用模型预测控制可以很好地处理空调系统多输入-多输出控制问题,提升了空调系统执行机构间配合能力。从而对空调系统效率提升,能耗降低,结霜现象的抑制有积极作用。并且,控制结果也表明了车速预测对于乘员舱模型预测控制的舒适温度的动态追踪能力有提升作用。最后,为了实现经济的乘员舱热管理与空气质量的健康管理之间的协同控制,本文提出了一种考虑降低病毒感染风险与能耗的空调系统冷却与通风协同控制策略。通过离线优化出最优的通风逻辑,并结合模型预测控制温度控制实现了对病毒感染风险,温度控制误差和能耗的三个代价指标的综合最小化。控制结果表明,提出的协同控制策略能更为经济地进行健康通风,在降低病毒风险的同时保证乘员舱内人员的热舒适性。与全通风和不通风策略相比,其综合控制表现更佳。