并联混合动力系统包括两条**的动力传递路径，发动机和电机可以同时驱动车辆，也可以单独驱动车辆。在并联混合动力系统中，由于电机不能够同时工作在发电和助力两种模式下，系统助力功率受制于电池的容量。另外，在走走停停的城市工况下，发动机工作会处在低效率区间内充电。因此，大多数并联混合动力电动汽车与相同等级其他类型的混合动力电动汽车相比，城市工况的油耗要相对差一些。混联式混合动力，通常采用行星排作为动力分流机构，可以实现发电和电动同时运行，使发动机工作在效率较高的区间内，这种方案的系统效率要高于其他两种方案，一般用在深混的混合动力系统中。 基于智能控制理论的混合动力汽车控制策略分为：模糊逻辑控制策略、神经网络控制策略和遗传算法控制策略。重庆新型混合动力控制单元研究
智能控制理论的基本出发点是模仿人的智能，根据被控系统的定性信息和定量信息形成推理决策，以实现对难以建模的非线性复杂系统的控制，所以非常适合于混合动力汽车动力总成的控制。目前基于智能控制理论的混合动力汽车控制策略主要有3种：模糊逻辑控制策略、神经网络控制策略和遗传算法控制策略。模糊逻辑控制策略是本质上属于基于规则的控制策略，它将经典数理逻辑与模糊数学相结合，模拟人思维推理和决策方式的智能控制方式。其基本特征是利用人的经验、知识和推理技术及控制系统提供的状态信息，而不需要建立被控系统的精确数学模型。 北京查找混合动力控制单元厂家混合动力控制单元具体的作用。
实现整车能量管理与动力系统控制的算法称为控制策略。混合动力汽车控制系统的**在于控制策略及算法，控制策略的优劣直接决定混合动力性能的表现。控制策略的主要开发目标是从多种不同的组合方式中，寻找比较好的组合，提高经济性、减少排放和保持各种子系统在理想的状态下工作，同时保证动力传动系统无缝对接。因此，控制策略的制定原则是：a)控制发动机、电机、电池在系统效率比较好的工作点工作；b)尽可能的实现“怠速”停车功能、节省能量，同时降低起动阶段发动机的污染物排放；c)保护电池，防止电池过充过放，将电池SOC值控制在高效、合理的范围，延长电池的使用寿命；d)在发动机起动等模式切换的过程中，协调控制扭矩瞬态变化，提高整车的平顺性。
神经网络以对信息的分布式存储和并行处理为基础，在许多方面更接近人对信息的处理方法，有很强的逼近非线性函数的能力，它具有自组织、自学习的功能，但它采用的是黑箱式学习模式，因此当学习完成后，神经网络所获得的输入/输出关系无法以容易被人接受的方式表达出来。遗传算法是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法。它能够同时搜索空间的许多点，且能充分搜索，因而能够快速全局收敛。遗传算法的优化问题是对优化参数的**进行编码，而不是对参数本身，其遗传操作均在字符串上进行。只需评价所采用的适应函数，而不需要其它行驶信息，这些都使得遗传算法对问题适应能力强。模糊逻辑控制策略是本质上属于基于规则的控制策略。
模型只能够近似实现被控对象的特性。系统工程中，一种典型设计模型的方法是将问题集中在对所研究参数的行为有重大影响的系统动力学特性方面。因此，与研究目标无关的动力学特性将大量减少。为了能够建立适合于所研究内容的有效模型，必须要充分理解所建立模型的用途，充分理解对模型作哪一级近似对于所研究工作的开展是可以接受的，能够在仿真精度和仿真时间之间进行恰当的折中，然后建立合适的数学模型来描述被控对象。建立模型需要必要的理论知识，同时需要经验基础。基于规则的控制方法是由大量的逻辑判断语句组成。湖南一种混合动力控制单元工作原理
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改变时间系数，Time Scale 会直接影响到发动机的角加速度的变化，角加速度的变化会影响到整车的输出扭矩、影响到发动机的转速与目标转速的匹配情况、影响到电池的功率以及系统各个部件的工作点等等的变化。这里通过几个关键参数的来分析时间系数对系统的影响，即通过整车的需求扭矩、发动机转速的匹配和角加速度的变化曲线这几个参数进行分析。根据设计得到的优化脉谱，采用 MATLAB/Simulink 工具建立系统优化点的控制模型，由于理论设计和实际控制存在如下的不同点：主要体现在部件的转动惯量、扭矩响应、通讯延迟、扭矩特性、效率和**环境等方面。 重庆新型混合动力控制单元研究
