随着节能环保的提倡和智能化热潮的兴起,电动汽车先进驾驶员辅助系统的开发越来越被重视。目前,电动汽车自适应巡航工作车速受到限制,跟踪性和抗干扰能力差,不能完全适应复杂多变的行驶环境。因此研究自适应巡航控制系统在全速和外界干扰工况下的响应具有重要意义。本文研究了纯电动汽车自适应巡航控制系统不同工作模式的切换和执行策略,采用了基于二次型优化和模型预测控制理论的纵向控制方法,针对不同驾驶工况进行仿真分析,验证了自适应巡航控制策略和算法的有效性。本文选取车辆的纵向车速作为被控对象,分别建立了纵向动力学及三相交流感应电机仿真模型,采用直接转矩控制方法实现对期望转速及期望转矩的快速跟踪。为了获得行车间距的参考轨迹,采用了基于变时距和紧急制动安全车距理论的行车间距策略,并针对不同的间距策略进行仿真对比分析,验证了兼顾道路利用率和安全的间距策略灵活性较强,更适用于多路况的驾驶环境。针对功能切换、驱动与制动控制及主动干预三种情况进行了分析与处理,制定了基于门限逻辑判断的切换与干预及考虑机械与再生制动力矩分配的动力输出控制策略。研究了基于模糊自适应PID的巡航控制及模型预测的自适应巡航控制,对两种控制算法进行MATLAB/Simulink巡航工况仿真对比分析,仿真结果表明,相对于模糊自适应PID控制,模型预测控制调节时间缩短了46.7%,对车速和加速度调节的超调量分别降低了87.5%和100%。针对跟随模式的不同工况,对模型预测控制进行了MATLAB/Simulink仿真分析,仿真结果表明,模型预测控制能够满足多工况全速范围内的控制需求,能够保证系统的全局性能,在多变量且多约束复杂系统中控制优势明显。为了进一步验证与说明控制的效果,体现行驶过程中踏板开度和转矩的变化,进行了MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,验证了自适应巡航控制策略及算法的有效性,能够有效控制车辆纵向行驶。