1、<p>　　編號 </p><p><b>　　南京航空航天大學(xué)</b></p><p><b>　　畢業(yè)論文</b></p><p><b>　　二〇一五年六月</b></p><p><b>　　南京航空航天大學(xué)</b>&l

2、t;/p><p>　　本科畢業(yè)設(shè)計（論文）誠信承諾書</p><p>　　本人鄭重聲明：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文）（題目：電動汽車AFS與DYC集成控制策略研究）是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的成果。盡本人所知，除了畢業(yè)設(shè)計（論文）中特別加以標注引用的內(nèi)容外，本畢業(yè)設(shè)計（論文）不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。</p><p>　　作者簽名：

3、 2015年6月10日 </p><p>　?。▽W(xué)號）：021130207</p><p>　　電動汽車AFS與DYC集成控制策略研究</p><p><b>　　摘要</b></p><p>　　汽車主動安全技術(shù)經(jīng)過近幾十年的發(fā)展，特別是主動前輪轉(zhuǎn)向（Active Front Steering,

4、AFS）和直接橫擺力矩控制（Direct Yaw Control, DYC）技術(shù)已分別被普遍應(yīng)用于傳統(tǒng)內(nèi)燃機汽車上，并極大地提高了汽車操縱穩(wěn)定性。但隨著電動汽車的大力發(fā)展，尤其輪轂電機技術(shù)取得突破性的進展，從而使電動汽車相對于傳統(tǒng)內(nèi)燃機汽車具有更好的可控性和靈活性，并能夠為AFS和DYC技術(shù)提供更為廣闊的技術(shù)平臺。</p><p>　　然而，隨著人們對主動安全技術(shù)的要求變得越來越高，從而，促進了AFS和DYC集成

5、控制的發(fā)展。但是，現(xiàn)階段的AFS和DYC集成控制方法存在較大的協(xié)調(diào)控制問題，即AFS和DYC同時工作時，兩者同時產(chǎn)生的橫擺力矩會相互影響，不僅增加了系統(tǒng)負擔，并且降低了控制效果。因此，針對AFS和DYC集成控制方式存在的協(xié)調(diào)控制問題，本文采用了分層控制方法進行了解決，并通過滑模變結(jié)構(gòu)控制理論分別對AFS和DYC控制器進行了設(shè)計，從而使汽車輪胎的側(cè)向力在線性范圍時，主要通過AFS來實現(xiàn)期望的橫擺力矩，當汽車輪胎的側(cè)向力超出線性范圍時，超出

6、部分將由DYC來實現(xiàn)。</p><p>　　最后，在Simulink中搭建系統(tǒng)的仿真模型。分別在高低速下進行雙移線仿真試驗，并驗證了集成控制方法能夠有效地跟蹤期望的橫擺角速度，且能彌補單個控制器同時起作用時會產(chǎn)生相互影響的問題。</p><p>　　關(guān)鍵詞：電動汽車，車輛穩(wěn)定性控制，滑?？刂?，simulink仿真</p><p>　　Integration cont

7、rol tactic of AFS and DYC in electric vehicle</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　With nearly 50 years of development,the application of AFS (Active Front Steering)and DYC (Direct Yaw

8、Control)becomes more and more wilder and riper in traditional internal-combustion engine vehicles and Greatly improve the vehicle steering stability. But with the development of electric vehicle,especially making breakth

9、rough in Wheel hub motor technology ,it is more controllable and flexible than traditional vehicle and can provides more broad technology platform for AFS and DYC technology.</p><p>　　However,the increasing

10、 people’s requirement for active safety technology,promoting the development of integration control of AFS and DYC .but there is a coordinated control problem in integration control means of AFS and DYC,namely when they

11、are working together ,the yaw moment produced by them will interact each other .This condition not only add the burden of control system,but also reduce system’s effect.</p><p>　　Therefore,this paper supply

12、a hierarchical control method to solve the coordinated control problem in integration control means of AFS and DYC,and AFS and DYC controller through sliding mode control theory.When lateral force of tire is in Linear ra

13、nge,desired yaw moment is achieved by AFS controller,When lateral force of tire is out of Linear range,desired yaw moment is achieved by DYC controller.Then,Simulation model of the system is built in Simulink.At last,dou

14、ble moving line Simulation test </p><p>　　Key words:electric vehicle,vehicle stability control,sliding mod control,simulink emulation</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b&g

15、t;　　摘要I</b></p><p>　　AbstractII</p><p><b>　　第一章 緒 論1</b></p><p>　　1.1研究意義與背景1</p><p><b>　　1.2研究現(xiàn)狀3</b></p><p>　　1.2.1國外研

16、究現(xiàn)狀3</p><p>　　1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀4</p><p>　　1.3 本文的研究內(nèi)容5</p><p>　　第二章 控制理論7</p><p>　　2.1 滑模控制的原理7</p><p>　　2.2.1滑模變結(jié)構(gòu)定義7</p><p>　　2.2.2滑動模態(tài)的存在性

17、8</p><p>　　2.2.3滑模運動到達條件9</p><p>　　2.2.4滑模運動的趨近律10</p><p>　　2.2 滑模控制的優(yōu)點10</p><p>　　第三章 控制器的設(shè)計12</p><p>　　3.1汽車線性動力學(xué)模型12</p><p>　　3.1.1 汽車

18、二自由度線性模型12</p><p>　　3.1.2車輛理想?yún)⒖寄Ｐ?3</p><p>　　3.2AFS控制器設(shè)計14</p><p>　　3.3DYC控制器設(shè)計15</p><p>　　3.4 控制分配算法17</p><p>　　3.5 集成控制器設(shè)計18</p><p>　　

19、第四章 仿真結(jié)果與分析19</p><p>　　4.1 Matlab/Simulink仿真軟件簡介19</p><p>　　4.2 仿真結(jié)果分析19</p><p>　　第五章 總結(jié)與展望25</p><p>　　5.1 全文總結(jié)25</p><p>　　5.2 研究展望25</p><

20、;p><b>　　參考文獻27</b></p><p><b>　　致謝29</b></p><p><b>　　第一章 緒 論</b></p><p>　　1.1研究意義與背景</p><p>　　隨著社會節(jié)拍的加快、交通條件的改善和車輛技術(shù)的不斷進步，現(xiàn)代交通車輛

21、的行駛速度得到了很大的提高。但隨之而來的風險也在逐步增加，有關(guān)研究機構(gòu)對大量交通事故進行了統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn)，與車速有關(guān)的交通事故的發(fā)生概率超過了80%。在對這些交通事故發(fā)生的原因進行調(diào)查后，人們又發(fā)現(xiàn)車速在80km/h到100km/h之間行駛的汽車發(fā)生的交通事故，大約40%是與汽車側(cè)向失穩(wěn)有關(guān)。汽車行駛速度越高，失穩(wěn)引發(fā)的交通事件的比例越高，當車速超過 160km/h 時，幾乎每起交通事故都是因為側(cè)向失穩(wěn)而產(chǎn)生的[1]。</p>

22、;<p>　　汽車的操縱穩(wěn)定性是決定汽車高速行駛安全的關(guān)鍵性能，是以，如何提高車輛行駛操縱穩(wěn)定性是當代車輛研究的主要課題。隨著電子技術(shù)的成熟，控制技術(shù)的進步，跟多的的電子控制單元被安裝在汽車上。以用來提高汽車的穩(wěn)定性。20世紀七八十年代，防抱死系統(tǒng)(ABS)開始被應(yīng)用于汽車上，這種裝置能讓汽車的滑移率保持在0.1-0.2范圍內(nèi)，提升了輪胎與地面間的附著力，改良了車倆制動時的側(cè)向穩(wěn)定性。而在20世紀九十年代，又有人提出了多種

23、車輛穩(wěn)定性理念[2]。其中比較成功的是BOSCH公司的VDC概念，Benz公司的ESP概念，豐田公司的VSC概念。</p><p>　　直到上世紀九十年代末，通過對汽車控制理論的分析和進一步研究后，為了提高車輛的行駛安全性，許多汽車公司，例如奔馳和寶馬，提出了諸如或類似前輪主動轉(zhuǎn)向（Active Front Steering, AFS)和直接橫擺力矩控制（Direct Yaw Control, DYC)等直接對汽

24、車的橫擺運動進行控制的概念。</p><p>　　現(xiàn)階段雖然前輪主動轉(zhuǎn)向（AFS)和直接橫擺力矩控制（DYC)方式都可以獨自改善車輛的操縱穩(wěn)定性，但是車輛在極限工況下行駛時，AFS和DYC會造成相互干預(yù)、相互影響的結(jié)果，從而導(dǎo)致它們的長處未能同時發(fā)揮作用，是以，為了進一步提升汽車的穩(wěn)定性，可以根據(jù)汽車實際狀況的不同對AFS和DYC進行分層控制以發(fā)揮各自的長處；同時，隨著電動汽車技術(shù)的提高，AFS和DYC控制方法有

25、了更加靈活、有效的實現(xiàn)平臺，所以，聯(lián)合電動汽車的優(yōu)勢，對AFS/DYC集成控制策略的研宄有利于進一步提升汽車的穩(wěn)定性。</p><p>　　隨著輪轂電機技術(shù)的進步，獨立驅(qū)動/制動及主動懸架在單個輪轂電機車輪中被合為一體，如圖1.1?；诖耍妮啰毩Ⅱ?qū)動電動輪汽車能實現(xiàn)主動懸架的集成控制。四輪獨立驅(qū)動輪轂電機電動汽車相對于傳統(tǒng)汽車具有更好的可控自由性和靈活性，是研究新一代汽車控制技術(shù)、探索汽車最優(yōu)動力學(xué)性能的理想載

26、體。 </p><p>　　圖 1.1 Protean 輪轂電機總成</p><p>　　在穩(wěn)定性控制方面，輪轂電機電動汽車相對于傳統(tǒng)汽車具有以下一些優(yōu)點：（1）四輪轉(zhuǎn)矩可以被相互獨立改變且更容易測量，相對于傳統(tǒng)的動力傳遞系統(tǒng)其響應(yīng)速度更快，對于汽車穩(wěn)定性控制，特別是對于AFS和DYC聯(lián)合控制的應(yīng)用有更好的效果。（2）傳統(tǒng)汽車，就算是四輪驅(qū)動汽車對于各個車輪的縱向力只能按照幾個固定的比值分

27、配，而輪轂電機電動汽車因每個車輪都有獨立的驅(qū)動裝置，則可以實現(xiàn)對每個車輪的縱向力進行以任意數(shù)值的分配，這跟有利于AFS和DYC聯(lián)合控制的實現(xiàn)。（3）通過對于汽車底盤集成控制性能潛力的挖掘，現(xiàn)已出現(xiàn)了獨立制動/驅(qū)動/主動懸架于一體的輪轂電機總成，如圖 1.2 所示，該系統(tǒng)通過對車輪各向力的整體控制，可以保證汽車各子系統(tǒng)之間工作互不干擾，更加方便了AFS和DYC對于汽車的聯(lián)合控制，提高汽車正常行駛的舒適性和極限工況下的主動安全性以及轉(zhuǎn)彎時的

28、穩(wěn)定性。 </p><p>　　本文正是基于車輛行駛穩(wěn)定性和安全性的要求，在現(xiàn)有AFS和DYC控制方式的基礎(chǔ)上，通過分層控制結(jié)構(gòu)對其建立集成控制方法，充分利用其的優(yōu)點，提升汽車的操縱穩(wěn)定性。并充分挖掘輪轂電機電動車性能潛力將其優(yōu)勢與汽車穩(wěn)定控制的要求相結(jié)合，以設(shè)計出一種能克服傳統(tǒng) AFS和DYC單獨控制方式的缺點的控制方案。</p><p>　　圖 1.2 驅(qū)動/制動/主動懸架一體的輪轂電

29、機總成</p><p><b>　　1.2研究現(xiàn)狀</b></p><p>　　車輛穩(wěn)定性控制系統(tǒng)是汽車電子控研究的前沿，經(jīng)過近 25 年的發(fā)展正逐步形成為一個關(guān)鍵的研究方向。為了改善車輛操縱性的穩(wěn)定性和安全性，近年來國內(nèi)外出現(xiàn)了一系列的AFS和DYC集成控制系統(tǒng)，隨著研究的不斷深入，集成控制系統(tǒng)考慮的因素越來越多，集成度也逐漸增加。</p><p

30、>　　1.2.1國外研究現(xiàn)狀</p><p>　　Nagai 等人考慮了主動前輪轉(zhuǎn)向和直接橫擺力矩聯(lián)合控制對改善開環(huán)汽車的操縱穩(wěn)定性的作用。運用跟蹤理想的非線性車輛模型的控制策略，分別考慮了在制動轉(zhuǎn)彎、不同道路輸入以及側(cè)向風干擾時車輛的穩(wěn)定性[3]。</p><p>　　Yoshioka 等人使用了滑?？刂评碚搧韺崿F(xiàn)直接橫擺力矩控制(DYC)，克服了一些不確定因素(如車速，路面摩擦系

31、數(shù)以及車的質(zhì)量的改變)的影響，使得控制的魯棒性得到大大改善[4]。</p><p>　　Yoichi Hori研究了應(yīng)用于四輪驅(qū)動電動汽車的控制方法:一種高性能AFS和DYC的質(zhì)心側(cè)偏角和橫擺用速度解稱控制,基于質(zhì)心側(cè)偏用模糊觀測器的直接橫擺力矩控制,以及基于最大驅(qū)動轉(zhuǎn)矩估計的牽引控制方法[5-7]。</p><p>　　Masao Nagai實驗室在2002年、2003年先后對主動前輪轉(zhuǎn)

32、向(AFS)與直接橫擺力矩控制(DYC)集成控制方法、多電機獨立驅(qū)動電動汽車的操縱穩(wěn)定性控制方法進行了研究[3,8]。</p><p>　　Nagai,shino M等人設(shè)計了前饋控制器和魯棒次優(yōu)狀態(tài)反饋控制器對主動前輪轉(zhuǎn)向和橫擺力矩控制進行協(xié)調(diào)控制，較好地解決了AFS與DYC在橫擺角速度或者質(zhì)心側(cè)偏角方面的集成控制問題[3,9]。</p><p>　　1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀</p&

33、gt;<p>　　清華大學(xué)的晏蔚光、陳全世在兩自由度線性模型的基礎(chǔ)上設(shè)計了一種前饋復(fù)合控制結(jié)構(gòu)，將直接橫擺力矩控制和主動前輪轉(zhuǎn)向控制相結(jié)合以提高制動穩(wěn)定性[10]。</p><p>　　北京理工大學(xué)的陳思忠教授研究了把輪胎的非線性和汽車動力性考慮在內(nèi)的直接橫擺力矩控制(DYC)，以提高大側(cè)偏角和高側(cè)向加速度的操縱穩(wěn)定性和主動安全性[11]。</p><p>　　清華大學(xué)李克強

34、教授利用四輪驅(qū)動電機轉(zhuǎn)矩獨立可控的優(yōu)勢,在建立了不同優(yōu)化目標函數(shù)條件下,根據(jù)上層控制器計算的期望橫擺力矩、路面附著限制及電機驅(qū)動/制動轉(zhuǎn)矩輸出限制這些不同的優(yōu)化分配約束條件,采用控制算法對輪胎縱向力進行實時動態(tài)分配,調(diào)整車輛的行駛狀態(tài)[12]。</p><p>　　溫曉南，柴衛(wèi)紅等人提出了基于模糊邏輯控制的主動前輪轉(zhuǎn)向（AFS）和直接橫擺力矩控制（DYC）的汽車動態(tài)控制系統(tǒng),以使車輛的角速度和操縱穩(wěn)定性兩方面的性

35、能達到一個新的水平[13]。</p><p>　　李剛，宗長富，姜立勇等人針對汽車主動前輪轉(zhuǎn)向（AFS）與直接橫擺力矩（DYC）協(xié)調(diào)控制問題提出了一種基于模型預(yù)測控制的集成控制算法，目的在于通過在線優(yōu)化實現(xiàn)綜合考慮橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的多目標控制，來擴大穩(wěn)定性控制的范圍[14]。</p><p>　　綜上所述，在國內(nèi)外都對AFS和DYC有了一定的研究，但現(xiàn)階段仍然是著力于開發(fā)單個系統(tǒng)的性

36、能，對于兩者的集成控制仍然缺乏明確的控制策略，使得AFS、DYC系統(tǒng)無法在一個車輛上同時使用充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢來互補其劣勢。這樣會導(dǎo)致汽車在不同工況運行時，主動安全控制系統(tǒng)會出現(xiàn)工作情況不理想的特性。因此，本文就AFS和DYC的聯(lián)合控制方法進行了探討，通過采用分層控制結(jié)構(gòu)策略，制定了兩者在汽車穩(wěn)定性控制中的協(xié)作方式和工作條件。</p><p>　　1.3 本文的研究內(nèi)容</p><p>　

37、　汽車側(cè)向失穩(wěn)的主要原因是橫擺力矩失去了控制。因此，先介紹了現(xiàn)階段兩種控制橫擺力矩主要方法。</p><p>　　一種方法是車輛直接橫擺力矩控制（DYC ）。在汽車前輪和后輪使用的縱向力，所產(chǎn)生的繞質(zhì)心的橫擺力矩有很大的區(qū)別。轉(zhuǎn)向時，外前增加或減少的輪縱向力引起的附加橫擺力矩和由側(cè)向力降低引起的附加橫擺力矩方向相同，且均與轉(zhuǎn)向方向相反，當轉(zhuǎn)向過度時，在此輪施加縱向力，對矯正過度轉(zhuǎn)向最有效；同理，在內(nèi)后輪上施加縱向

38、力對矯正不足轉(zhuǎn)向最有效?？刂扑膫€車輪的縱向力的分布及幅度的DYC系統(tǒng)，在汽車上產(chǎn)生可以穩(wěn)定車輛的外部橫擺力矩，使車輛保持在中性轉(zhuǎn)向稍偏不足轉(zhuǎn)向的狀態(tài)。由于減少了縱向力或者增大側(cè)向力，從而提高了操縱穩(wěn)定性。</p><p>　　另一種方法是通過控制轉(zhuǎn)向角，而轉(zhuǎn)向角控制最實用有效的方法是主動前輪轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（AFS），這種方法就是依據(jù)駕駛狀況，自動調(diào)節(jié)車輛轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的傳動比，從而給前輪增加一個附加的轉(zhuǎn)向角度。在低速時，轉(zhuǎn)向

39、傳動比減小，給前輪一個正值的汽輪附加轉(zhuǎn)向角，可以減少駕駛者對轉(zhuǎn)向力的需求或彌補汽車的轉(zhuǎn)型不足，提高轉(zhuǎn)向的靈敏性和操縱性。在高速時，轉(zhuǎn)向傳動比增大，給前輪一負值的附加轉(zhuǎn)向角度，減小汽車的轉(zhuǎn)向過度，提高了汽車的轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性。</p><p>　　但是由于汽車輪胎側(cè)向力固有的非線性特性，AFS在車輛線性操作區(qū)域內(nèi)對穩(wěn)定性控制有較好的效果而在非線性區(qū)效果不佳，而直接橫擺力矩控制（DYC）在線性和非線性區(qū)域內(nèi)對穩(wěn)定性控制都能

40、滿足期望的要求，但持續(xù)橫擺力矩控制會改變汽車的縱向速度，且需較大的橫擺力矩，影響了駕駛的舒適性和穩(wěn)定性。</p><p>　　為了解決AFS和DYC各自的缺點，同時又不會對現(xiàn)有基礎(chǔ)做出大的改動，本文又研究了AFS/DYC的集成控制策略方法，該方法是通過調(diào)整在兩種控制模式下主動前輪系統(tǒng)產(chǎn)生的修正橫擺力矩實現(xiàn)的。控制系統(tǒng)采用分層控制。第一層為決策層，包括駕駛員、參考模型、AFS控制器和DYC控制器。其中，駕駛員輸出駕

41、駛意圖，參考模型輸出理想狀態(tài)并被用于判斷駕駛意圖的穩(wěn)定性。AFS控制器和DYC控制器則是根據(jù)駕駛意圖與理想狀態(tài)的差值來對車輛狀態(tài)進行補償，以保證車輛的操縱穩(wěn)定性。AFS控制器是在線性狀態(tài)下控制狀態(tài)響應(yīng)，DYC控制器是在的非線性狀態(tài)下控制狀態(tài)響應(yīng)，其對AFS控制器起到了補償?shù)淖饔谩?lt;/p><p>　　第二層為執(zhí)行層，包括附加主動前輪轉(zhuǎn)角和附加橫擺力矩的分配，其中附加主動前輪轉(zhuǎn)角通過轉(zhuǎn)向電機進行實現(xiàn)，而附加橫擺力矩

42、通過約束條件下的二次規(guī)劃方法求得各個輪轂電機的驅(qū)動/制動力大小，并分配到各個輪轂電機中。</p><p><b>　　第二章 控制理論</b></p><p>　　本章的主要工作是闡述了被用作控制器設(shè)計的主要基礎(chǔ)理論的滑?？刂圃淼陌l(fā)展歷史，并簡明地介紹了滑?？刂频脑砗突Ｗ兘Y(jié)構(gòu)定義、滑動模態(tài)的存在性、滑模運動到達條件以及滑模運動的趨近律。在這性特性和公式的基礎(chǔ)上，

43、第二節(jié)簡述了滑?？刂颇軌蛱岣呦到y(tǒng)的運動品質(zhì)并能能夠克服系統(tǒng)的不確定性, 對干擾和未建模動態(tài)具有很強的魯棒性的優(yōu)點。</p><p>　　2.1 滑?？刂频脑?lt;/p><p>　　上世紀 50 年代前蘇聯(lián)學(xué)者提出變結(jié)構(gòu)控制方案，變結(jié)構(gòu)控制起源于繼電器控制和 Bang-Bang 控制，它與傳統(tǒng)控制的區(qū)別在于它的不連續(xù)性?；？刂剖亲兘Y(jié)構(gòu)控制的一 個分支。它是一種非線性控制，通過函數(shù)的切換來實

44、現(xiàn)，根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)偏離滑模面的程度來切換控制器的函數(shù)（控制律或控制器參數(shù)），從而使系統(tǒng)按照滑模規(guī)定的規(guī)律運行以減小誤差的控制方法。經(jīng)歷了60余年的發(fā)展, 滑模控制已形成了一套比較完善的理論體系，并已廣泛應(yīng)用到各種工業(yè)控制之中。</p><p>　　滑模變結(jié)構(gòu)控制的原理，是根據(jù)系統(tǒng)所期望的動態(tài)特性來設(shè)計系統(tǒng)的切換超平面，通過滑動模態(tài)控制器使系統(tǒng)狀態(tài)從超平面之外向切換超平面收束。系統(tǒng)一旦到達切換超平面，控制作用將保證系

45、統(tǒng)沿切換超平面到達系統(tǒng)原點，這一沿切換超平面向原點滑動的過程稱為滑?？刂?。</p><p>　　2.2.1滑模變結(jié)構(gòu)定義 </p><p>　　有一非線性控制系統(tǒng) </p><p><b>　　(2.1)</b></p><p><b>　　確定切換函數(shù)</b></p><p&g

46、t;<b>　　(2.2)</b></p><p><b>　　尋求變結(jié)構(gòu)控制:</b></p><p><b>　　(2.3)</b></p><p>　　這里變結(jié)構(gòu)體現(xiàn)在,使得：</p><p>　　滑動模態(tài)存在——存在性；</p><p>　　滿足

47、到達條件：切換面S以外的相軌跡線將于有限的時間內(nèi)到達切換面；</p><p>　　切換面是滑動模態(tài)區(qū)，且滑動運動漸進穩(wěn)定，動態(tài)品質(zhì)良好。</p><p>　　顯然，我們這樣設(shè)計出來的變結(jié)構(gòu)控制使得閉路系統(tǒng)全局漸進穩(wěn)定，而且動態(tài)品質(zhì)良好。由于這里利用了滑動模型，所以又常稱變結(jié)構(gòu)滑動模態(tài)控制[15]。</p><p>　　2.2.2滑動模態(tài)的存在性 </p>

48、<p>　　圖2.1滑?？刂迫c圖</p><p>　　如圖2.1所示，在切換面上的點有三種情況:一種是通常點如A點，穿過此點到達滑模面的；一種是起始點如B點，從該點離開到達滑模面的兩側(cè)；另一種是終止點如C點，從兩側(cè)趨向該點并沿著滑模面運動[18]。終止點在到達滑模面后就沿著該面向原點運動,而有所有終止點組成的區(qū)域叫做滑模區(qū)，在該區(qū)上的運動稱為滑膜運動。假設(shè)式(2.1)在m維狀態(tài)空間中的某個滑模面s

49、(x) =0上的左右極限是不相等的，當運動點從滑模面的任一邊向s(x)= 0運動時，函數(shù).f(x,u,t)的左右極限可分別表示為: </p><p><b>　　(2.4)</b></p><p><b>　　通常：</b></p><p>　　則切換函數(shù)s(x)沿表達式(2.1)軌跡方向的梯度是</p>&

50、lt;p><b>　　(2.5)</b></p><p>　　式(2.5)中的f是一個元素為函數(shù)的n維列向量；grad(s)是切換面S(x) = 0的梯度向量，它是行向量，代表切換面的法線方向。按照式(2.1)、 (2.4)、 (2.5), 下面的極限存在:</p><p><b>　　(2.6)</b></p><p&

51、gt;　　式(2.6)中的、分別是元素為、(i=1，……，m)的m維函數(shù)向量，很顯然</p><p><b>　　當：</b></p><p><b>　　(2.7)</b></p><p>　　時滿足終止條件，則滑動模態(tài)存在。</p><p>　　2.2.3滑模運動到達條件</p>

52、<p>　　如果系統(tǒng)的初始點x(0)不在s(x)=0的附近，而是在狀態(tài)空間的任何位置，此時要求系統(tǒng)必須向滑膜面s(x)=0運動，在有限的時間內(nèi)到達或無限趨向于s(x)=0，即滿足可達到性條件，不然系統(tǒng)無法啟動滑模運動[19]。由滑動模態(tài)的存在條件可以得到啟示是，主要狀態(tài)空間的點滿足</p><p><b>　　(2.8)</b></p><p>　　系統(tǒng)的解

53、（位于s(x)>0一側(cè)）將趨近于s(x)=0表示的切換面，而且于有限時間內(nèi)到達切換面，s是標量函數(shù)。</p><p>　　即初始條件為是方程的解：</p><p><b>　　(2.9)</b></p><p>　　當t從增大時滿足,且存在正數(shù),使得當時對于位于s(x)<0一側(cè)同理。則歸納上述等式，得出到達條件為</p>

54、<p><b>　　(2.10)</b></p><p>　　最后，可對(2.10)式進行簡化，得到滑模運動到達條件：</p><p><b>　　(2.11)</b></p><p>　　2.2.4滑模運動的趨近律</p><p>　　為了反映運動是如何到達滑模面，人們提出了趨近律的

55、概念和公式，對趨近律進行優(yōu)化設(shè)計可以改善動態(tài)系統(tǒng)的運動品質(zhì)。以下是常用的四種趨近律：</p><p><b>　　等速趨近律</b></p><p><b>　　(2.12)</b></p><p>　　其中，表示趨近速率。值小，則速度慢，滑模控制的調(diào)節(jié)時間長；反之則速度快，調(diào)節(jié)時間短，但會引起較大的抖振。</p&g

56、t;<p><b>　　指數(shù)趨近律</b></p><p><b>　　(2.13)</b></p><p>　　當狀態(tài)運動點離滑模面較遠時，趨近速度取決于；而當狀態(tài)運動點離滑模面較近時，趨近速度取決于。因此，常將值取得較大，值較小，以保證系統(tǒng)狀態(tài)能以由快到慢的速度接近滑模面，從而消弱抖振現(xiàn)象。</p><p&g

57、t;<b>　　冪次趨近律</b></p><p><b>　　(2.14)</b></p><p><b>　　一般趨近律</b></p><p><b>　　(2.15)</b></p><p><b>　　其中，。</b><

58、;/p><p>　　此外，上訴四種趨近律都滿足式(2.11)的到達條件</p><p>　　2.2 滑模控制的優(yōu)點</p><p>　　滑膜控制是變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)中的一種，適用于多種線性和非線性系統(tǒng)的設(shè)計?；た刂频膭討B(tài)性能主要是通過滑模面快來決定的，且可以通過調(diào)節(jié)參數(shù)來改善系統(tǒng)的動態(tài)性能，與外界的干擾無關(guān)。所以其能夠克服系統(tǒng)運動的不確定性, 對干擾和未建模動態(tài)具有很強的

59、魯棒性和對運動的結(jié)果有很好的容錯率, 尤其是對非線性系統(tǒng)的控制具有良好的控制效果。另一方面，滑膜控制算法簡單，實時計算時間少，既降低了控制器的設(shè)計難度，又對車輛穩(wěn)定性有較大的提高。</p><p>　　但滑模控制面臨抖振的不利影響,抖振來自于設(shè)置參數(shù)時對不確定性及擾動的保守估計、控制函數(shù)的符號變化頻率遠大于控制執(zhí)行器件的切換頻率和時滯等因素。它能使控制系統(tǒng)變得不穩(wěn)定，系統(tǒng)的運動軌跡在抖振的影響下，不會按照趨近律接

60、近滑模面s(x)=0，其運動點也不會嚴格停留在滑模面上。</p><p><b>　　控制器的設(shè)計</b></p><p>　　目前，集成控制系統(tǒng)方面的研究主要集中于AFS和DYC方面的集成，這也是當前車輛穩(wěn)定性控制系統(tǒng)的研究方向。本文將從AFS和DYC控制器各自的作用特點出發(fā)，針對它們的特點進行分層控制結(jié)構(gòu)的設(shè)計，采用滑?？刂品椒▽FS和DYC控制器進行設(shè)計，其設(shè)

61、計的思路為：當汽車輪胎的側(cè)向力處于線性區(qū)域時，此時主要發(fā)揮AFS控制器的作用；而當汽車輪胎的側(cè)向力超出線性區(qū)域時，此時超出部分將由DYC控制器對其進行補償。</p><p>　　3.1汽車線性動力學(xué)模型</p><p>　　3.1.1 汽車二自由度線性模型</p><p>　　在汽車行駛過程中，駕駛員基本上是通過調(diào)整來控制車輪轉(zhuǎn)向的，進而依靠車輪轉(zhuǎn)向時所產(chǎn)生的側(cè)向力

62、來完成車輛的轉(zhuǎn)彎運動。在一般情況下，車輛在良好路面行駛時，方向盤轉(zhuǎn)角較小，輪胎處于線性區(qū)間內(nèi)。此時，汽車線性二自由度動力學(xué)模型就能很好的描述車輛的主要操縱特性[23]。同時，從控制器的設(shè)計角度來看，線性模型跟有利于控制器的設(shè)計，簡化了控制器的設(shè)計難度。所以本章基于車輛的二自由度動力學(xué)模型來進行控制器設(shè)計。</p><p>　　圖3.1二自由度模型轉(zhuǎn)輪</p><p>　　如圖2.2所示，汽

63、車線性二自由度動力學(xué)模型的兩個自由度分別為側(cè)向運動(V)和橫擺運動（r),如圖3.1所示。其運動學(xué)微分方程如下所示：</p><p><b>　　(3.1)</b></p><p><b>　　(3.2)</b></p><p>　　其中，和分別為前后軸側(cè)偏剛度，為車輛縱向速度，為質(zhì)心偏側(cè)角，為前輪轉(zhuǎn)角。</p>

64、;<p>　　將車輛的運動學(xué)微分方程轉(zhuǎn)化為狀態(tài)方程，其狀態(tài)量，輸入向量，這狀態(tài)方程為：</p><p><b>　　(3.3)</b></p><p><b>　　其中，</b></p><p><b>　　可展開為：</b></p><p><b>　

65、　(3.4)</b></p><p><b>　　其中，，，,</b></p><p><b>　　,</b></p><p>　　3.1.2車輛理想?yún)⒖寄Ｐ?lt;/p><p>　　本節(jié)會設(shè)計汽車理想?yún)⒖寄Ｐ?，以便將駕駛員的轉(zhuǎn)向意圖轉(zhuǎn)換為操縱穩(wěn)定性意圖，即期望的橫擺角速度和期望的質(zhì)心偏側(cè)角

66、。由于大多數(shù)汽車采用前輪轉(zhuǎn)向的方式，所以本節(jié)基于前輪轉(zhuǎn)向汽車的動力學(xué)模型來計算橫擺角速度。</p><p>　　理想?yún)⒖寄Ｐ偷倪\動學(xué)微分方程轉(zhuǎn)化為狀態(tài)方程，其狀態(tài)量為，輸入向量，狀態(tài)方程為：</p><p><b>　　(3.5)</b></p><p><b>　　其中，</b></p><p>

67、<b>　　可展開為：</b></p><p><b>　　(3.6) </b></p><p>　　對進行拉普拉斯變換便可得到理想狀態(tài)下期望的橫擺角速度，可表示為：</p><p><b>　　(3.7)</b></p><p>　　但是，由于汽車的最大側(cè)向加速度又受到地面附

68、著系數(shù)的約束，即和。因此，實際的橫擺角速度需要受到限制，如式（3.7）所示[23]。</p><p><b>　　(3.8)</b></p><p>　　因此，期望的橫擺角速度在實際過程中可表示為：</p><p><b>　　(3.9)</b></p><p>　　至此，車輛二自由度線性理想?yún)⒖寄?/p>

69、型便設(shè)計完畢。</p><p>　　3.2AFS控制器設(shè)計</p><p>　　AFS控制器的作用是通過主動增加或減小車輛的前輪轉(zhuǎn)向角來實現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)向控制。本節(jié)采用滑模變結(jié)構(gòu)控制方法來設(shè)計AFS控制器，盡可能的減少車輛實際橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角分別與參考模型上輸出的期望橫擺角速度和期望質(zhì)心側(cè)偏角之間的誤差，從而達成駕駛員的轉(zhuǎn)向意圖。</p><p>　　將實際輸出狀態(tài)

70、向量與參考模型的輸出狀態(tài)向量之間的差稱作系統(tǒng)誤差，設(shè)為</p><p><b>　　(3.10)</b></p><p>　　要使實際輸出達到期望值，即是使系統(tǒng)誤差為零，將此時的系統(tǒng)誤差看做滑?？刂浦械幕Ｃ妫?lt;/p><p><b>　　(3.11)</b></p><p>　　其中，權(quán)值矩陣，

71、本文取和。</p><p>　　對（3.11）進行求導(dǎo)，并結(jié)合式（3.3）和（3.5）可以推得系統(tǒng)靠近滑模面的時速度</p><p><b>　　(3.12)</b></p><p>　　同時為了提高運動品質(zhì)，則設(shè)計滑模變結(jié)構(gòu)控制器的速率遵照質(zhì)數(shù)趨近律，即</p><p><b>　　(3.13)</b&

72、gt;</p><p>　　式中，和為對角增益矩陣，且對角數(shù)皆為正數(shù)。</p><p>　　將其帶入(3.13)式中，</p><p><b>　　(3.14)</b></p><p>　　當系統(tǒng)誤差在滑動模態(tài)，即時，可得到附加前輪轉(zhuǎn)角：</p><p><b>　　(3.15)<

73、/b></p><p>　　至此，AFS控制器設(shè)計完畢，控制器的輸入為理想?yún)⒖寄Ｐ偷妮敵鰻顟B(tài)向量(和)以及車輛實際輸出的狀態(tài)向量(和)，輸出為附加前輪轉(zhuǎn)向角()，也是車輛控制系統(tǒng)輸入變量。</p><p>　　3.3DYC控制器設(shè)計</p><p>　　DYC控制器的作用是通過控制輪轂電機的驅(qū)動/制動力來實現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)向過程中所需的附加橫擺力矩。本節(jié)仍然采用滑?？?/p>

74、制方法來設(shè)計DYC控制器，以彌補AFS控制器在輪胎非線性區(qū)域控制不足的缺陷，進而減少車輛實際橫擺角速度、質(zhì)心側(cè)偏角分別與參考模型上輸出的期望橫擺角速度和期望質(zhì)心側(cè)偏角之間的誤差，從而達成駕駛員的轉(zhuǎn)向意圖。</p><p>　　與AFS控制器的設(shè)計相比，這里仍采用車輛二自由度線動力學(xué)模型。但是，由于要控制橫擺力矩，車輛系統(tǒng)中多了一個控制變量，即橫擺力矩。因此，需要對式(3.2)的線性模型進行調(diào)整，如式(3.17)所

75、示</p><p><b>　　(3.16)</b></p><p>　　同時，為簡化滑?？刂破鞯脑O(shè)計，定義實際橫擺角速度和期望橫擺角速度的誤差為滑模面，即：</p><p><b>　　(3.17)</b></p><p>　　式中，為橫擺角速度誤差。</p><p>　　

76、對式中(3.17)進行求導(dǎo)，并將式(3.16)帶入，可得：</p><p><b>　　(3.18)</b></p><p>　　同時為了提高運動品質(zhì)，則設(shè)計滑模變結(jié)構(gòu)控制器的速率遵照質(zhì)數(shù)趨近律，即</p><p><b>　　(3.19)</b></p><p>　　式中，和為正數(shù)的可調(diào)增益。&l

77、t;/p><p>　　將其帶入式（3.18)中，可得</p><p><b>　　(3.20)</b></p><p>　　最后，對式(3.20)進行變換，可得滑?？刂破鞯妮斎胱兞?lt;/p><p><b>　　(3.21)</b></p><p>　　由上式可以看出，控制器的輸入

78、變量中含有前后輪轉(zhuǎn)角。當輪胎處于線性區(qū)域時，AFS控制器輸出的前輪轉(zhuǎn)角能保證為0，即，也即</p><p>　　對于前輪轉(zhuǎn)向汽車的二自由度線性模型來說，橫擺角速度導(dǎo)數(shù)柯可由式（3.2）表示，將其與式(3.22)和結(jié)合，可得輪胎在線性區(qū)域可得輸入橫擺控制力矩</p><p><b>　　(3.22)</b></p><p>　　又因為，故，即，。

79、最后得出輪胎在線性區(qū)域時輸入的汽車橫擺控制力矩為零，也就是DYC控制器的輸出為0。由此證明，在線性區(qū)域時，DYC控制器不起作用，而當輪胎進入非線性區(qū)域時，DYC控制器才起作用。</p><p>　　至此，DYC控制器設(shè)計完畢，控制器的輸入為理想?yún)⒖寄Ｐ偷臋M擺角速度輸出、AFS控制器輸出變量，和車輛的反饋狀態(tài)(和)，輸出為直接橫擺力矩。</p><p>　　3.4 控制分配算法</p&

80、gt;<p>　　二次規(guī)劃問題是指無約束或有線性約束的二次函數(shù)的最優(yōu)化問題。關(guān)于二次規(guī)劃的理論和算法的研究在非線性規(guī)劃的發(fā)展過程中占有相當?shù)牡匚唬@不僅由于一些實際問題可轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題，而且一般的帶非線性約束的非線性規(guī)劃可借助于解一列二次規(guī)劃來求得原本問題的最優(yōu)解[21]。因此二次規(guī)劃的求解方法也是求解非線性規(guī)劃的基礎(chǔ)之一。標準形式為：</p><p>　　s.t.

81、 (3.23)</p><p>　　本節(jié)采用二次規(guī)劃法，對在線性區(qū)域由改變轉(zhuǎn)向角產(chǎn)生的橫擺力矩和在非線性區(qū)域內(nèi)由改變輪胎上的縱向力產(chǎn)生的橫擺力矩進行優(yōu)化分配。 </p><p>　　分配目標函數(shù)為: </p><p><b>　　(3.24)</b></p><p&g

82、t;　　式中：，和分別為作用在各輪胎上的縱向、垂向和橫向作用力;和分別為后、前軸的輪距，通常認為；是附著裕量的權(quán)重系數(shù),是當前狀態(tài)下的縱向力裕量,是路面附著系數(shù)。</p><p>　　在通過DYC控制器得出維持車輛穩(wěn)定性所需的直接橫擺力矩后，通過二次規(guī)劃法進行優(yōu)化，其中和都是可以調(diào)整的量。在各輪胎上的縱向力滿足的情況下，我們要盡量使為零，且各都要在摩擦圓允許的條件范圍內(nèi)，以使汽車處在良好的運行狀態(tài)，保持較好的穩(wěn)

83、定性。</p><p>　　3.5 集成控制器設(shè)計</p><p>　　本節(jié)提出的集成控制系統(tǒng)如圖2.3所示，主要由兩個控制層組成。</p><p>　　圖3.2集成控制開環(huán)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖</p><p>　　第一層為決策層，包括駕駛員、參考模型、AFS控制器和DYC控制器。其中，駕駛員輸出駕駛意圖(和)，參考模型輸出理想狀態(tài)(和)并被用于判斷駕

84、駛意圖的穩(wěn)定性。AFS控制器和DYC控制器則是根據(jù)駕駛意圖與理想狀態(tài)的差值來對車輛狀態(tài)進行補償，以保證車輛的操縱穩(wěn)定性。AFS控制器是在線性狀態(tài)下控制狀態(tài)響應(yīng)，DYC控制器是在的非線性狀態(tài)下控制狀態(tài)響應(yīng)，其對AFS控制器起到了補償?shù)淖饔谩?lt;/p><p>　　第二層為執(zhí)行層，包括附加主動前輪轉(zhuǎn)角和附加橫擺力矩的分配，其中附加主動前輪轉(zhuǎn)角通過轉(zhuǎn)向電機進行實現(xiàn)，而附加橫擺力矩通過約束條件下的二次規(guī)劃方法求得各個輪轂電

85、機的驅(qū)動/制動力大小，并分配到各個輪轂電機中。</p><p><b>　　仿真結(jié)果與分析</b></p><p>　　本章的主要工作是在MATLAB/Simulink仿真環(huán)境中對分層控制策略進行有效性的驗證。為此本章首先簡單的對MATLAB/Simulink軟件仿真軟件進行介紹，然后在Simulink中搭建系統(tǒng)的仿真模型，最后進行單移線工況仿真試驗，并對仿真結(jié)果進行

86、分析。</p><p>　　4.1 MATLAB/Simulink仿真軟件簡介</p><p>　　Simulink仿真環(huán)境是美國MathWorks軟件公司在1990年專門為MATLAB語言設(shè)計提供的結(jié)構(gòu)圖編程與系統(tǒng)仿真的專用工具軟件。Simulink仿真環(huán)境支持各種類型系統(tǒng)的仿真與建模，如線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)、連續(xù)時間系統(tǒng)、采樣系統(tǒng)以及連續(xù)-離散混合系統(tǒng)。另外，還支持混合采樣率的采樣系統(tǒng)

87、的仿真。其還提供了圖形化用戶界面（GUI），使用鼠標拖動的方式，即可構(gòu)建結(jié)構(gòu)圖形式的控制系統(tǒng)模型。為此Simulink提供了各種標準的結(jié)構(gòu)圖模塊庫，其中包括：信號源單元、輸出裝置單元、線性單元、非線性單元以及模塊鏈接單元等。此外，其仿真操作完全是用戶交互式的，仿真程序的執(zhí)行可以在MATLAB命令平臺上鍵入模型文件的文件名來啟動，也可以直接在Simulink之下由菜單命令來啟動[22]。</p><p>　　4.2

88、 仿真結(jié)果分析</p><p>　　為驗證本文所提出的分層控制策略的有效性，本節(jié)將在單移線工況下對集成控制系統(tǒng)進行仿真試驗研究。其中單移線工況下的參考模型控制輸入如圖4.1所示，前輪轉(zhuǎn)角δf的峰值為3deg。此外，本文的研究重點在于車輛操縱穩(wěn)定性控制，將不對駕駛員的加減速意圖進行研究。</p><p>　　圖4.1低速參考模型的控制輸入</p><p>　　表4.

89、1 整車仿真參數(shù)</p><p>　　為了有效地突出AFS和DYC集成控制策略的有益效果，本文將采用仿真對比試驗，與無控制系統(tǒng)以及單獨采用本文DYC控制系統(tǒng)進行對比，為便于仿真結(jié)果分析，本文所提出的AFS/DYC集成控制系統(tǒng)記為AFS+DYC，無控制系統(tǒng)記為無控制，DYC控制系統(tǒng)記為DYC。</p><p><b>　　橫擺角速度</b></p><

90、;p><b>　?。╞)質(zhì)心側(cè)偏角</b></p><p>　?。╟）主動前輪轉(zhuǎn)向角</p><p><b>　?。╠）橫擺力矩</b></p><p><b>　　(e)縱向速度</b></p><p>　　圖4.2低速70Km/h的仿真試驗結(jié)果</p>

91、<p>　　首先，在車輛低速70Km/h、高路面附著系數(shù)（μ=0.9）時進行單移線仿真試驗，此時，參考模型的控制輸入如圖4.1所示。其仿真結(jié)果如圖4.2所示。</p><p>　　從圖4.2(a),(b)可知，在低速下，無控制時橫擺角速度的追蹤誤差較大且質(zhì)心側(cè)偏角也很大，但DYC和AFS+DYC則能很好地實現(xiàn)橫擺角速度的追蹤且質(zhì)心側(cè)偏角也控制在一個較小的范圍內(nèi)。如圖4.2(d)所示集成控制時的橫擺力矩很

92、小，說明在車輛輪胎力處于線性范圍內(nèi)時，集成控制能夠有效地利用AFS控制器實現(xiàn)期望橫擺角速度的跟蹤，而DYC控制則需要較大的橫擺力矩才能跟蹤上期望的橫擺角速度。此外，由圖4.2(e)可知DYC和DYC+AFS控制策略對縱向速度的影響都較小。</p><p>　　然后，在車輛高速120Km/h、高路面附著系數(shù)（μ=0.9）時進行單移線仿真試驗，此時，其參考模型的控制輸入如圖4.3所示。其仿真結(jié)果如圖4.4所示：<

93、;/p><p>　　圖4.3高速參考模型的控制輸入</p><p><b>　　橫擺角速度</b></p><p><b>　　(b)質(zhì)心側(cè)偏角</b></p><p>　　(c)主動前輪轉(zhuǎn)向角</p><p><b>　　(d)橫擺力矩</b></p

94、><p><b>　　(e)縱向速度</b></p><p>　　圖4.4低車速仿真實驗結(jié)果</p><p>　　從圖4.4(a),(b)可知此時無控制車輛已出現(xiàn)明顯失穩(wěn)狀況，而DYC和AFS+DYC依舊能夠?qū)囕v穩(wěn)定性進行良好的控制。但是如圖4.4(d)所示，在高速時DYC控制所需的橫擺力矩遠遠大于AFS+DYC集成控制，在現(xiàn)階段中輪轂電機難以提

95、供這么大的驅(qū)動/制動力來實現(xiàn)期望的橫擺力矩，然而，集成控制由于AFS控制器提供部分的橫擺力矩，而剩下的橫擺力矩將由DYC控制器進行補償，因此，能夠更好的利用輪胎力在線性區(qū)域和非線性區(qū)的特點來提高車輛的穩(wěn)定性。此外，由圖4.4（e)可知與AFS+DYC集成控制相比，單純的DYC控制會對縱向速度造成較大的影響，車內(nèi)人員的舒適性會較差。</p><p>　　綜上所述，該仿真實驗的結(jié)果，與前文的設(shè)計思路相一致。這便是，當

96、汽車處于線性區(qū)域時，只有AFS控制器起作用；當汽車處于非線性區(qū)域時，DYC控制器會彌補AFS控制器的不足。且與單純的DYC控制相比，AFS+DYC集成控制在達到相同的效果時，所需的橫擺力矩更少，且對縱向速度的影響跟小。</p><p><b>　　總結(jié)與展望</b></p><p><b>　　5.1 全文總結(jié)</b></p>&l

97、t;p>　　隨著近來電動汽車的興起以及人們對車倆安全性的重視，電動汽車操縱穩(wěn)定性的問題逐漸成為了研究熱點。鑒于輪轂電機電動汽車具有更好的可控自由度，AFS+DYC集成控制成為了主要的研究對象。本文以汽車的線性二自由度模型為基礎(chǔ)，設(shè)計了分層控制的車輛穩(wěn)定性控制系統(tǒng)。</p><p>　　本文在車輛穩(wěn)定性控制系統(tǒng)的設(shè)計過程中，將其分為了兩層。第一層為決策層，其中包含汽車線性二自由度參考模型和以滑模控制原理為基礎(chǔ)

98、設(shè)計的AFS和DYC控制器。在這一層中，駕駛員輸出的實際狀態(tài)與參考模型的理想狀態(tài)進行比較，將得到的誤差傳送給AFS+DYC集成控制系統(tǒng)，輸出附加的前輪轉(zhuǎn)向角和橫擺控制力矩。第二層為執(zhí)行層，包括附加主動前輪轉(zhuǎn)角和附加橫擺力矩的分配。</p><p>　　論文的具體研究工作如下：</p><p>　　簡單敘述了車輛穩(wěn)定性研究的發(fā)展歷程和輪轂電機電動汽車在穩(wěn)定控制上的自由性和靈活性以及前輪主動轉(zhuǎn)

99、向（AFS）和直接橫擺力矩控制（DYC）的工作原理，以及國內(nèi)外在此方面的研究背景。</p><p>　　介紹滑?？刂品椒ǖ脑砗托再|(zhì)以及它在控制系統(tǒng)上的優(yōu)越性和它能優(yōu)化系統(tǒng)運動品質(zhì)的原因。</p><p>　　通過汽車二自由度線性模型的運動學(xué)微分方程得到了其狀態(tài)方程并設(shè)計了一個理想?yún)⒖寄Ｐ?，得到了橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的期望值。</p><p>　　本文將從AFS和

100、DYC控制器各自的作用特點出發(fā)，針對它們的特點進行分層控制結(jié)構(gòu)的設(shè)計，采用滑模控制方法對AFS和DYC控制器進行設(shè)計以及兩者的集成控制策略。還設(shè)計了作用在各個車輪上的橫擺力矩的優(yōu)化算法。</p><p>　　在基于二自由度線性車輛模型的平臺上，進行了MATLAB/Simulink仿真實驗。通過無控制，DYC控制和DYC+AFS集成控制，驗證了集成控制策略在保障汽車行駛穩(wěn)定與安全上的有效性。</p>

101、<p><b>　　5.2 研究展望</b></p><p>　　雖然本文對電動汽車的行駛穩(wěn)定性控制系統(tǒng)做了一定量的研究，但這些研究只局限于理論部分。還需要大量的人力，物力，財力來驗證它在實車上的運行效果。今后還需要研究的問題有如下幾個方面：</p><p>　　為進一步驗證AFS+DYC集成控制系統(tǒng)的有效性，實用性和可控性還需要做大量的實車多工況實驗。&l

102、t;/p><p>　　本文所依據(jù)的車輛模型是非常理想的線性二自由度模型，且所有控制系統(tǒng)都是基于理性的線性控制進行設(shè)計的。該系統(tǒng)還需要在非線性，離散系統(tǒng)的情況下進行設(shè)計和仿真實驗評估。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　Anton Van Zanten，Bosch ESP®System: 5 Years o

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