**模型预测控制在混合动力汽车能量管理策略开发中的实践与展望**
在日益严峻的能源与环境挑战下，混合动力汽车作为未来汽车工业发展的一个趋势，其能量管理策略
的研究与应用日益受到关注。而在这其中，模型预测控制（MPC）以其独特的优势，成为了能量管理
策略开发中的关键工具。本文将探讨模型预测控制在混合动力汽车能量管理策略中的具体应用及其背
后的技术逻辑。
一、模型预测控制（MPC）在混合动力汽车中的价值
随着科技的发展，对混动汽车的能效和排放性能要求越来越高。模型预测控制（MPC）作为一种先进
的控制策略，通过在线优化算法对系统进行实时预测和控制，使得混动汽车的能量管理能够更加精细
化、智能化。在混合动力汽车中，MPC 能够基于车辆的运行状态、行驶环境等信息，对车辆的能量流
进行最优控制，从而提高燃油经济性并降低排放。
二、车速预测模型与 MPC 的结合
车速预测模型是 MPC 在混合动力汽车能量管理中的重要组成部分。目前，BP 神经网络和 RBF 神经网
络等预测模型已经在车速预测中得到了广泛应用。这些预测模型能够根据车辆的历史数据、路况信息
等对未来的车速进行准确预测。结合 MPC 算法，预测模型不仅能够提供预测信息，还能基于这些信息
进行优化控制，使得混动汽车的能量管理更加高效。
三、动态规划算法与 MPC 的结合
动态规划算法作为一种全局优化的代表，其在混合动力汽车能量管理中的应用具有重大意义。通过将
动态规划算法与 MPC 结合，我们可以实现基于模型预测的能量管理策略的局部最优近似全局最优的优
化效果。这种结合方式的核心思想是通过逆向迭代和正向求解的方法，对混动整车的能量管理实现全
局最优。这不仅提高了混动汽车的能效性能，还为其在实际应用中的普及和推广提供了有力支持。
四、模型预测控制的实时优化与在线预测
模型预测控制的另一大优势在于其能够实现实时优化和在线预测。通过结合预测模型，MPC 可以实现
在线预测近似实时最优的效果。这意味着 MPC 能够根据实际情况对混动汽车的能量管理进行实时调整
，从而确保车辆始终运行在最优状态。这对于提高混动汽车的燃油经济性、改善驾驶体验具有重要意
义。
五、结论与展望
综上所述，模型预测控制（MPC）在混合动力汽车能量管理策略开发中的应用具有重要意义。通过将
MPC 与车速预测模型、动态规划算法结合，我们可以实现对混动汽车能量管理的精细化、智能化控制
