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。 混合动力控制单元的工作模式是可探究的。重庆定制化混合动力控制单元推荐
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。 上海新型混合动力控制单元工作模式混合动力控制单元供应商推荐？
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。
描绘动力传动系统部件的输入输出相互作用。不影响车辆机械响应的内部状态，本文没有建立相应的模型（如发动机的歧管温度模型）。本章建立的模型是准静态模型和低频动力学模型相结合的模型，可以归类为混合频段HEV仿真器。模型可以用来验证车辆的纵向动力学特性，研究整车驾驶性能和燃油消耗，进行混合动力汽车控制系统的前期设计和测试。调整发动机角加速度时间常数，会影响发动机转速匹配和整车齿圈扭矩的输出，在进行 TSC 参数调整时，发动机转速的匹配和整车齿圈扭矩的输出是向两个方向变化，这里要综合考虑两方面的因素，选择系统的比较好结果。目前市场上混合动力控制单元的研究。
整车控制系统（ HCU）将从车辆各个子系统中的获得数据进行实时处理，传输到控制系统的不同控制层中，各个控制层根据这些信息产生各种控制指令。整车控制系统通过安全监控层、工作模式控制层和动态扭矩控制层三层实现对系统的控制，分。安全监控层根据整车的故障信息数据进行判断和分析，系统中安全控制函数的优先级高于其他控制函数。因此，如果涉及到安全问题的紧急情况发生，安全监控层会终止正在运行的正常程序，转向故障模式程序。混合动力控制单元的模式。重庆定制化混合动力控制单元推荐
实现整车能量管理与动力系统控制的算法称为控制策略。重庆定制化混合动力控制单元推荐
系统中所有的控制系统都已输入扭矩作为控制目标，发动机也不例外。发动机采用的是扭矩控制方式。 HCU 整车控制算法计算出一定转矩给发动机，然后EMS 以输入扭矩作为控制目标确定发动机的工作点，同时还要考虑机械惯量和附件负载等。发动机控制器确保发动机运行于正常的速度和转矩范围内，并确定发动机的启动速度和怠速。当发动机的工作点确定以后，发动机的燃油消耗和排放也可以计算出来。发动机的燃油消耗和排放预先通过试验确定，被存储在特定表格中，通过发动机速度和转矩来检索。另外，还要考虑发动机冷启动和热启动时燃油消耗和排放的差别。重庆定制化混合动力控制单元推荐
