电动汽车作为解决汽车尾气排放问题的一种有效方式,受到了全世界各国越来越广泛的关注。相比于传统电动汽车,分布式驱动电动汽车(Distributed Drive Electric Vehicles,DDEV)不仅具有转矩精确可控,响应速度快等优势,而且还具有更多的自由度,使得电动汽车控制变得更加灵活。基于DDEV的这些特点,使得DDEV的动力学控制成为这些年来学者的研究重点。本文以DDEV的纵向运行为研究目标,针对其纵向运行中存在工况切换不稳定和多工况条件下难以实现最优滑移率控制问题展开了以下研究:1、根据DDEV的纵向物理特性及动力学特性,分别建立了DDEV的二自由度整车动力学模型、八自由度整车动力学模型、轮胎模型、车轮动力学模型以及DDEV纵向稳定性运行的判定条件。2、为了解决DDEV纵向运行中工况切换时造成运行不稳定问题,本文提出了一种基于多模型预测控制软切换控制方法。首先将DDEV纵向运行工况划分为3种,对其分别建立相对应的动力学模型和参考模型,对每种工况设计了子模型预测控制器。然后通过改进的递归贝叶斯方法计算各子模型控制器的权值系数。最后通过子模型预测控制器输出与各子模型权值系数的加权叠加得到多模型预测控制器的输出,从而实现了DDEV纵向运行时工况的平滑切换。通过与传统多模型预测控制硬切换控制方法的仿真结果比较,验证了所提出的控制策略的有效性。3、为了解决DDEV纵向多工况运行条件下难以实现最优滑移率控制问题,本文提出了一种基于多模型预测控制的DDEV最优滑移率控制策略。首先将DDEV纵向运行工况划分为15种典型工况,分别对每种典型工况建立了子模型以及针对每一种典型工况子模型设计了基于模型预测控制的最优化滑移率控制器。然后通过工况识别器计算DDEV当前运行工况与15种典型工况之间匹配系数。最后,多模型预测控制器输出由各子模型预测控制器输出与识别器输出加权求和得到。从而实现了DDEV纵向运行的多工况下的最优滑移率控制。