分布式驱动电动汽车在实际行驶过程中,由于轮毂电机质量较大,簧下质量较高,使得汽车在高速行驶下容易失控,从而引发交通事故。为减少此类交通事故的发生,本文针对汽车稳定性问题设计了一种自适应二阶滑模控制器,以提高汽车稳定性。首先建立车辆模型,其中二自由度模型主要目的是获取理想状态量作为参考量,以及作为观测器的输入量;七自由度作为控制器的控制基础;然后利用魔术轮胎公式模拟轮胎特性,以提高仿真精度;驾驶员模型也是重要一环,考虑到车辆行驶过程中的侧偏特性,本文应用阿克曼转向进行模拟,通过最优驾驶员预瞄模型,确保车辆能按照预定轨迹行驶。其次为提高分布式驱动电动汽车的侧向稳定性,本文设计了一种基于超螺旋滑模观测器来解决质心侧偏角难以获取的问题,同时降低了各个状态参数的估计误差;对于稳定性控制器来说,一阶滑模控制中会产生抖振现象;二阶滑模控制中难以确定参数以及外界干扰不确定性的边界;为了解决以上问题,本文在上层控制器中,提出了一个基于自适应控制律的二阶滑模控制器,该控制器是通过添加预先设计的切换面的一阶导数的高频项来实现的,控制增益可以用自适应法计算,通过自适应律对车辆系统参数进行实时估计,以Lyapunov函数证明其稳定性,可在未知参数以及外界干扰不确定性的情况下得到修正车辆稳定的附加横摆力矩。再者由上层控制器中所获取的附加横摆力矩,将其合理地分配至各个车轮;在下层控制器中,运用二次规划法进行力矩分配,其中分配过程中须满足各项约束条件,使得优化目标函数达到最佳值,即让轮胎利用率最小。该分配方式不仅运算速度快,而且能处理多约束条件问题,以保证动态响应的实时性,从而提高车辆力矩分配效率。最后在双移线高低附工况以及蛇形工况下进行Matlab/Simulink与Car Sim联合仿真。联合仿真结果与FOSM、FOSM-sat和SOSM仿真结果相比,该算法在未牺牲系统鲁棒性的前提下,不仅响应快速,而且在降低系统不确定以及外界干扰的影响方面具有更好的稳定性,其主要优势在于不仅降低了抖振,而且在自适应律下很好地跟踪了不确定性边界误差,展现了该控制器具有很好的控制性能。其中超螺旋滑模观测器表现了良好的观测效果,质心侧偏角和横摆角速度观测结果与实际基本一致。本文研究结果表明,在自适应二阶滑模控制器下的横摆角速度MAE值相比于FOSM、FOSM-sat、SOSM分别降低了72.9%、73.2%、46.8%;ASOSM的x-y位移轨迹MAE值相比于FOSM、FOSM-sat、SOSM分别降低了49.6%、49.4%、39.1%;车辆的侧向稳定性有了显著的改善,使得车辆在行驶中更为安全。