調整實車的能量流動形式以提高整車效能，控制自由度大，簡單實用

動態自適應控制策略在最佳化時需要換算大量資料，並充分考慮發動機、ISG電機、驅動電機、蓄電池的瞬時效率，同時實時監測車輛實際執行狀態下的駕駛特性、蓄電池SOC及各動力部件的轉速、轉矩、功率等引數。

因此資料採集量大，最佳化過程複雜，計算量大，成本也比較高，從現階段的技術條件來看，實現較為困難，目前應用較少。

全域性最佳化控制策略

全域性最佳化控制策略是一種基於最佳化演算法的控制方式，它是在對確定工況下的發動機、電機和蓄電池狀態進行預測後，以當前工況為出發點透過最佳化演算法來確定控制策略，以尋求最佳目標工況。

與瞬時最佳化控制策略不同，全域性最佳化控制策略不是尋求每一瞬間的最優目標，而是尋求PHEV使用過程的整體最優目標，因為函式最小值的和不一定等於和的最小值，因此這一策略可以實現真正的全域性範圍內尋優，但它是建立在特定的行駛工況下，對發動機和電機的功率、轉矩進行合理分配，一旦PHEV的實際執行工況發生改變，系統就需要建立新的目標函式和控制策略。

因此這種控制策略的演算法往往比較複雜，資料計算量也很大，現階段在實際執行中難以做到實時控制，是混合動力控制策略的未來發展方向，但是對其他實際應用的控制策略有一定的指導作用。

模糊邏輯控制策略

模糊邏輯控制策略是一種智慧控制方式，和傳統控制方式不同，它的控制重點不是物件和過程，而是模擬人的邏輯推理和決策。模糊邏輯控制是將專家水平的知識和經驗模型化後輸入到模糊控制器中，模糊控制器是模糊控制策略的核心，它代替人來對系統進行有效控制。

PHEV的模糊控制策略類似於邏輯閘限值控制策略，它通常以加速踏板、制動踏板、電池SOC、車速等訊號作為輸入量，經模糊控制器邏輯處理後對各動力部件做出實際控制。

調整實車的能量流動形式以提高整車效能，相當於邏輯閘限值控制策略中的門限值經過了專家經驗和知識模糊化，這能很好地反應各種模式間存在過渡區的事實模糊邏輯控制策略不需要建立模型，對非線性和時變系統適應能力較強，控制自由度大，魯棒性好，簡單實用。

目前在混合動力汽車上有較為廣泛的應用，但是由於HEV 的結構形式及專家經驗和知識可能有所不同，模糊邏輯控制策略會具有一定的差異性

，

從而導致HEV的整車控制效果也不盡相同。

混聯四驅PHEV系統控制策略設計，其中基於邏輯閘限的電輔助控制策略的演算法簡單、魯棒性好、易於實現，適合應用到存在多種工作模式的混合動力汽車上，有利於能量的合理流動，符合混聯四驅PHEV系統的設計要求，因此控制策略採用基於邏輯閘限的電輔助控制策略，它主要遵循三大原則：電驅動優先原則、電池能量維持平衡原則和制動能量最大回收原則。