目前，能源问题已成为制约社会可持续发展的瓶颈，发展新能源汽车已是形势所趋。液压混合动力汽车作为一种可有效提高整车燃油经济性和减少排放的新能源汽车，逐步受到各国业界人士的高度重视。为了改善我国目前的能源短缺和环境污染状况，本文以某中型运输卡车为研究对象，以提高其经济性和动力性为研究目的，围绕串联型液压混合动力车辆的能量管理策略，从以下几个方面展开深入研究：1.在Matlab/Simulink环境中搭建整车准前向闭环仿真模型。分析了串联型液压混合动力车辆的工作原理和特点，建立了发动机、液压泵/马达、液压蓄能器和车辆动力学的模型和Matlab/Simulink环境下的仿真模型。按照分层递阶的控制系统结构，设计了整车控制器。顶层控制器为能量管理策略，底层控制用于控制发动机油门开度和液压泵/马达的斜盘倾角。建立的整车准前向闭环仿真模型为研究整车的控制策略提供了必要的平台；2.设计了基于SOC规则的能量管理策略控制器。为了解决串联型液压混合动力系统中因液压蓄能器能量密度低而造成的发动机工作状态频繁切换问题，根据给定的FUDS和FHDS驾驶循环，在综合考虑了发动机启动次数、发动机平均工作时间、汽车燃油经济性和车辆动力性能对SOC值影响的情况下，对基于SOC调节方式的规则的主要参数SOCstart和SOCstop进行了优化设计。仿真结果表明，与传统结构相比，该策略在FUDS和FHDS循环工况下能使混合动力车辆的燃油经济性提高12.3%和3.2%；3.设计了基于人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）和动态规划（Dynamica Programming，DP）的能量管理策略控制器。以FUDS和FHDS驾驶循环的参数为依据，采用基于时间序列的预测方法对给定的驾驶循环进行预测，然后利用动态规划方法将能量管理问题设计为多步决策过程问题。建立串联型液压混合动力车辆的状态变量、目标函数以及约束条件，并得到了基于人工神经网络和动态规划的能量管理控制策略。该控制策略下的仿真结果表明，发动机和蓄能器实现了最优能量分配，并且燃油经济性与传统结构相比，在FUDS和FHDS循环模式下分别提高了16.1%和5.9%。相比基于规则的能量管理策略，进一步提高了整车的燃油经济性；4.提出了基于规则和基于ANNs和DP的组合型能量管理策略。通过设定车速偏差来确定控制器采用基于规则的能量管理策略或基于ANNs和DP的能量管理策略作控制策略，便得到基于规则和基于ANNs和DP的组合型能量管理策略。该控制策略兼顾了基于规则的能量管理策略动力性的优势和基于ANNs和DP的能量管理策略经济性的优势。通过仿真实验比较三种控制策略的控制效果，结果表明，与传统结构相比，在FUDS和FHDS循环模式下，该策略燃油经济性分别提高了15.5%和4.5%，其整车动力性能也介于二者之间，该控制策略可以作为串联型混合动力车辆能量管理策略的选项，为车辆运行于其它的循环模式时提供了更多的选择。