混合动力公交车的控制策略是要在满足车辆行驶的动力性和其他基本功能的情况下,根据不同的动力总成特性和汽车工况,利用节能机理设计出能够使整车达到燃油经济性和排放性目标的控制方法。　　本论文以直接由电网充电的插电式混合动力公交车(Plug-in Hybrid Electric Bus, PHEB)作为研究对象,开展基于驾驶员意图的控制策略研究。本文的主要研究内容和创新点有:　　(1)调研混合动力公交车的现阶段发展状况,演化出文章所要研究的基本思路和研究内容。根据混合动力公交车的实际工作情况结合驾驶员的意图进行分析。对行驶工况的概念、现状和发展方向进行介绍、总结,并对本文研究对象的行驶工况数据进行收集、整理、汇总、分析,挑选最具有典型性的工作状态进行建模和仿真。　　(2)根据最具特点的京华混合动力城市客车(BK6129HV)的动力总成数据和结构,建立针对插电式混合动力公交车的CRUISE整车模型,同时利用MATLAB/Simulink软件建立驾驶意图模糊识别模型。对驾驶意图识别的理论基础、驾驶意图模糊识别的隶属函数及模糊推理规则做了简介,对驾驶意图模糊识别方法和驾驶意图进行了分类,同时对驾驶意图识别参数进行确定,对新的驾驶意图识别方法进行了验证,通过验证结果运用模糊神经网络对原有的模糊隶属函数进行优化,提高了识别模块对驾驶员意图识别的准确性。　　(3)根据实验结果,得到计算整车需求扭矩的模糊方法,新的计算结果能够使整车需求扭矩更符合驾驶员的驾驶需求。在驾驶风格识别方面,针对不同风格的驾驶员制定了可以进行在线调整的整车控制策略,使整车控制策略具有自适应性。对整车控制策略的仿真表明优化后的混合动力公交车在动力性和经济性两个方面均有所提高。　　(4)在分析制动力回收特性时,得到了符合相关法规的制动力分配系数上下限值,并根据相关制动意图识别结果对期望制动强度的计算方法进行优化。根据驾驶员制动意图的紧急程度给出再生控制策略,新的制动策略在制动的时候充分利用电机制动,提高了能量的回收比。