在節(jié)氣門開度信號計算方面，對典型工況下的駕駛員操作特征進行了分析，定義了 平直道路勻速行駛的平衡節(jié)氣門開度和相對節(jié)氣門 開度，并根據(jù)實車實驗數(shù)據(jù)和經驗收集制定了100 條模糊推理規(guī)則庫，實現(xiàn)了節(jié)氣門開度的動態(tài)調整． 該方法的不足之處在于其控制效果嚴重依賴于模糊 推理規(guī)則庫；文獻[8]提出了一種多目標優(yōu)化駕駛 的策略(multi—objective optimization driving strategy， MODS)，該方法以行駛時間、油耗和舒適性為優(yōu)化目標。

根據(jù)車速和加速度對節(jié)氣門開度和制動踏板 進行調整，在不延長行駛時間、不嚴重增加油耗的 前提下實現(xiàn)了對車輛舒適性的優(yōu)化，但是該方法需 要關車輛行駛距離的先驗知識，不適合于實際車輛應用．節(jié)氣門開度計算方面的難點在于既要根據(jù)油門踏板位置信號以及車輛其他相關信息，對 經濟性、動力性或者排放性進行優(yōu)化，又要滿足不 同駕駛員的駕駛習慣，這就要求算法具有自學習功 能，能根據(jù)駕駛習慣調整節(jié)氣門開度優(yōu)化策略。

在電子節(jié)氣門開度跟蹤控制算法方面，使用較 早的是PID控制，但是節(jié)氣門系統(tǒng)存在多種非線 性因素，比如非線性粘滯摩擦力、非線性回位彈簧 扭矩，同時電子節(jié)氣門的參數(shù)會隨著發(fā)動機工作過程而不斷變化，并且存在著進氣流量、發(fā)動機震動等強擾動。

需要指出的是，整套動力總成的轉動慣量與整車的慣量相比是較小的，發(fā)生檔位變換時，車速變化率要遠遠小于發(fā)動機轉速的變化率，也就是說，當切換檔位后，發(fā)動機轉速會先被整車“拉高”或“拖低”，再與車速同步變化。