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分布式驱动电动汽车因每个车轮的转矩单独可控,可以实现车辆节能控制,且与线控系统结合,便于多种底盘主动控制系统的实现,是车辆动力学控制的理想载体,同时也是纯电动汽车的终极驱动形式。在车辆横摆稳定性控制中,目前主要应用的系统有主动前轮转向系统(AFS)和直接横摆力矩控制系统(DYC)。主动前轮转向系统利用轮胎侧向力产生附加横摆力矩,在轮胎侧向力饱和时系统控制功能失效。直接横摆力矩控制系统利用轮胎纵向力进行稳定性控制,控制过程中对车辆速度产生影响。为避免单一系统的缺陷,提高车辆横摆稳定性控制系统的综合性能,本文基于分布式驱动电动汽车研究AFS/DYC协同控制系统。为搭建车辆动力学控制算法的开发/调试平台,基Matlab/Simulink建立整车八自由度模型,并建立魔术公式轮胎模型。使用CarSim对模型进行验证,仿真结果表明模型在高低附着条件下均有较高的精度。为向控制器提供车辆的实时状态和路面附着信息,基于车辆三自由度模型,使用扩展卡尔曼滤波算法设计车辆状态估计器,仿真结果表明该状态估计器能有效地对车辆状态进行估计。在路面附着系数识别中,使用BP神经网络建立识别器,以轮胎运动状态量作为网络的输入,该网络识别精度高达95.619%为了探究主动前轮转向系统和直接横摆力矩控制系统的性能,通过仿真对上述系统的性能持续性,最大修正能力,车速影响性和经济性等性能指标进行对比,结果表明,制动DYC系统的性能持续性最好,AFS系统和驱动DYC系统对车速影响最小。在AFS/DYC协同控制策略开发中,为提高控制策略的可靠性,使用优化的切换函数设计滑模控制器,以求解需求附加横摆力矩。为了在协同控制系统中更合理地利用子系统的性能,提出基于工作区域划分的协同控制策略。拟合轮胎侧向力在不同工况下的分界点得到两个分界面,作为AFS子系统和DYC子系统工作区域划分的依据。仿真结果表明,基于工作区域划分的协同控制策略能根据车辆的行驶情况合理地选择子系统,控制效果优于平均分配的协同控制策略。