基于DP动态规划的混合动力汽车，P2构型 1.车辆数据来源advisor。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP可为后续mpc提供参考，也可将数据提取作为神经网络训练和规则作为参考。

针对一种并联式混合动力轿车，以混合驱动系统需求转矩和电池组荷电状态(SOC)为输入，以发动机转矩为输出，构建了能量管理模糊控制器，并以总的等效燃油消耗为优化目标，利用粒子群算法对模糊隶属度函数参数和模糊控制规则进行优化．基于ADVISOR的仿真研究表明，与未优化的模糊能量管理策略相比，经过优化的模糊能量管理策略能够更有效地降低混合动力汽车的燃油消耗，更好地控制电池组SOC的变化．

混合动力汽车整车能量管理策略

基于离线规划算法的混合动力汽车能量管理实例，源代码

混合动力汽车模型-利用MATLAB/Simulink平台搭建的混动汽车模型，用于混动汽车仿真

混合动力汽车整车匹配系统开发

第二章混合动力汽车建模与仿真 型，它可以模拟驾驶员感觉车速并作出加速或制动的操作，由此在驱动系中产生扭矩， 并沿着驱动系向前传递到车轮，故称之为前向仿真。 前向仿真与汽车的实际工作情况相一致，基于前向仿真模型可以建立起控制系统的 硬件在环仿真环境。因为前向仿真方法能处理实际传动系统中的测量数据，例如控制信号 和真实扭矩(不是请求扭矩)，整车控制器能在仿真过程中有效地开发和测试。前向仿真 方法的主要弱点是计算量大，速度通常要比采用后向仿真方法的软件要慢，传动系统的 功率计算依赖于车辆状态。 后向建模与仿真不考虑驾驶员的意图以及动力系统(尤其是离合器和变速器)的动 态过程，计算步长较大，且计算速度快。前向仿真可用于控制系统的设计，而后向仿真主 要用于整车性能仿真分析。 国外众多电动汽车仿真软件中最为常用的是ADVISOR和PSAT。美国再生能源实 验室开发的ADVISOR(Advanced Vehicle Simulator)软件可构造纯电动汽车、混合动力 电动汽车和燃料电池车的动力系统，对零部件进行选型和参数初步优化，对不同控制方 法的比较计算。ADVISOR是一个基于反馈式组件建模的仿真系统，目前已被美国几大 汽车公司、国家实验室和一些教学科研单位使用。为响应美国政府的新一代车辆合作计 PNGV(Parnership for aNew Generation ofVehicles)，美国Argonne国家实验室(Argonne National Laboratory)在三大汽车公司的指导和资助下开发了PSAT(PNGV System Analysis Toolkit)软件。PSAT是基于Matlab／Simulink的电动汽车动力性和经济性分析与 仿真的设计平台，PSAT仿真软件采用前向仿真方法，用驾驶员模型来预测模拟油门开 度和制动信号，驾驶员控制信号转为转矩传递给传动系统，最终被转化为汽车的行驶力 和车速，以使汽车的行驶循环轨迹与要求的循环工况相吻合。 ADVISOR虽然是源代码开放的软件，为我们学习提供了方便，但它的用户接口并 不友好。例如它的设计过于复杂，HEV能量管理策略分散在3个模块中，要想对EMS 进行修改或测试，得对ADVISOR中的模型有非常深入地了解才行。 用前向式建模建立具体的HEV控制系统模型，模拟实际车辆运行情况，考虑瞬时 响应等动态影响，使得构建的模型更逼真，更容易发现设计中的问题。而且前向式模型

混合动力汽车VCU MATLAB/simulink模型，对初学者有较好的参照意义

经典专著，美国德州农机大学教授编写，对做混合动力汽车的朋友们有非常大的帮助

丰田普锐斯混合动力汽车构造与维修