张细政 郑 亮

湖南工程学院电气信息学院，湘潭，411104

0 引言

车辆稳定性控制要求汽车行驶在一理想轨迹的同时，车辆状态始终跟随理想状态。近年来，将电机置于车轮内，车轮采用独立电机作为驱动源的新型分布式驱动电动汽车（distributed-driven electric vehicle，DEV）得到了广泛关注。在分布式驱动形式下，各轮驱动/制动转矩独立可控，只需结合汽车运行状态直接对电机施加控制，便可以精确地将转矩控制分配到每个车轮［1-2］。因此，获得可物理实现的纵向力与转矩，并将其协调地分配到4个车轮上，是实现DEV操纵稳定的关键性问题。

从已有研究文献来看，DEV稳定性控制多采用层次化的结构，控制上层为横摆力矩控制器设计，下层为横摆力矩的控制分配［3-9］。横摆力矩控制器完成横摆力矩的决策和计算，根据车辆当前状态与参考值的误差计算出所需的期望横摆力矩。控制策略开始采用一些现代控制方法，如滑模控制［3-4］、模糊与神经网络控制［5-6］、模型预测［7］和最优化方法［8］等。目前，大部分DEV的稳定性控制研究集中在横摆力矩控制器设计，研究比较成熟，基本都能实现优良的控制效果。这些方案在计算期望横摆力矩时，使用的控制变量是横摆角速度和质心侧偏角，而由于横摆运动和侧偏运动间的耦合关系，控制两变量所需的横摆力矩往往相反，单独依靠直接横摆力矩控制（direct yawmoment，control，DYC）很难实现两者的有效解耦，在极限工况下两者的冲突更加突出，车辆的稳定性受到较大影响［9-10］。由此，需要设计简单可靠的横摆与侧偏运动解耦方法以提高极限工况下的车辆稳定性。……