作为当前世界前沿的自动变速器产品,双离合变速器（DCT）以其较高的传递效率和换挡品质而被人们接受,并引起了国内外厂商和科研机构的广泛关注。预充油控制和力矩脉谱自适应是湿式双离合变速器控制中的两项关键技术。在湿式双离合变速器（WDCT）中,预充油控制的目的是使液压管路充满液压油,消除离合器主从动片的间隙,并使其刚好结合,以提高WDCT接合的响应速度,过充油或充不足油都会影响其换挡品质。目前对湿式双离合变速器预充油控制的需求是快速、准确和平稳充油,且控制系统应具有一定鲁棒性,然而传统的预充油控制策略大都依靠大量人工标定试验获取,因此很难同时满足以上需求。湿式离合器的力矩脉谱（Torque Map）反映了其输入压力与输出扭矩间的关系,离合器在接合过程中不可避免地出现磨损,以及受温度、主从动片转速差等因素影响,它的力矩脉谱曲线也会随之改变,如不及时调整或修正力矩脉谱曲线,也会直接影响WDCT的性能。因此,对力矩脉谱进行自学习、自适应非常必要。本文的工作聚焦于WDCT预充油控制和力矩脉谱自适应方法的研究。在分析WDCT电液执行机构原理的基础上,基于MATLAB/Simulink建立了其数学模型,为了确保建立的模型能够真实反应电液执行机构的动力学性能,本文通过实车测试数据验证了所建立的电液执行机构模型的有效性。同时,在分析装备WDCT的车辆传动系特点的基础上,分别建立了车辆起步、换挡过程动力学模型,并通过实车测试数据验证了所建立模型的有效性。以上模型的建立为预充油控制算法和力矩脉谱自适应算法验证提供了良好的仿真平台。针对传统的预充油控制策略主要依赖于大量标定试验获取,为了减少标定工作量和提高预充油控制精度,本文建立了一套系统的设计预充油控制策略的方法。首先利用预充油过程离合器动力学方程和最优控制理论求解出了预充油压力轨迹的解析解,随后,为了提高充油控制精度,基于自适应广义预测控制算法设计了预充油压力轨迹跟踪算法,并基于建立的WDCT电液执行机构模型对提出的控制算法进行了验证。本文提出了应用扩展卡尔曼滤波算法估计起步过程中离合器传递力矩的方法,该算法可克服发动机名义力矩信息误差对离合器传输力矩估计值精度的影响,在此基础上,基于改进最小二乘法提出了起步过程中的力矩脉谱自适应算法,并对算法的有效性进行了仿真和实车验证。最后,为了进一步提高换挡品质,本文还研究了换挡过程中两个离合器的力矩脉谱自适应控制方法。在本文提出的力矩脉谱自适应控制方法中,需要实时获取换挡过程中两个离合器各自的传递力矩,然而由于空间和成本的限制,不可能在车上安装传感器去测量每个离合器的输出力矩,于是本文在分析换挡动力学模型的基础上,建立了离合器传递力矩估计模型,并基于扩展卡尔曼滤波算法（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法分别设计了两种力矩估计器,经过仿真验证,两种估计器都可以较好的估计换挡过程中两个离合器传递的力矩,并且UKF估计器的性能略优于EKF估计器。在此基础上,利用估计的力矩结合改进的最小二乘法,提出了换挡过程中力矩脉谱自适应算法,仿真结果表明本文提出的换挡过程中的力矩脉谱自适应算法能很好满足换挡过程中力矩脉谱自适应控制的需求。