基于线控全轮转向驱动的轮毂电动汽车操控稳定性研究开题报告文档格式.docx
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因此轮毂电动汽车从根本上颠覆了汽车驱动方式，为汽车运动和控制带来全新可能，成为极具潜力的汽车技术。
图1分布式驱动轮毂电动汽车及其驱动单元
1.2选题意义
轮毂电动车能量传递环节少，能从根本上提高能源利用率，通过转矩的协调分配可实现节能控制；
省略了传统汽车传动系统，增大了乘坐空间，简化了整车结构可实现底盘灵活布局，对汽车整备质量轻量化贡献较大，可显著减低制造成本，并进一步增加电动汽车续驶里程；
车辆具有更多可控自由度，减少了对额外传感器和执行器的依赖，便于实现SBW、SBB、SBD、TCS、DYC、ASR、ESP、AFS等主动安全技术的集成控制，能显著增强极限工况下车辆稳定性储备裕度，从而使车辆拥有更佳的主动安全性。
因此，业界亦将轮毂电车称之为电动汽车的终极驱动形式[3]。
目前，轮毂电动汽车尚处在研发中，国内外许多高校企业都投入了大量精力，也取得许多喜人的研究成果，但是其距离实际量产依旧还存在许多关键技术难题，其中最为迫切的是轮毂电动汽车操控稳定性研究。
车辆的操纵稳定性是指在驾驶员不感到过分紧张、疲劳的条件下，车辆能遵循驾驶员意图行驶的能力，且当遭遇外界干扰时，车辆能抵抗干扰而保持稳定行驶的能力[4]，主要强调车辆对侧向动力控制，它是决定极限转向等情况下车辆安全性能的主要因素，也是车辆动力学品质最基本的保证，因此稳定性控制是车辆动力学控制的核心内容。
由于采用分布式驱动，轮毂电动汽车各执行机构间不存在确定的机械约束，因此整车牵引控制效果依赖于各执行机构的协调，其结构形式与传统汽车相差巨大。
虽放宽了对控制系统设计的限制，却对控制系统提出了更高的要求。
主要差异表现在四轮独立转向、四轮独立驱动、四轮独立制动的轮毂电动车是过驱系统，需要对四个独立驱动、独立转向的车轮进行转矩分配和转角控制，以满足对车辆横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度等状态变量的跟踪控制，即
执行器输出变量与
被控状态变量之间是映射关系不唯一，系统自由度高度冗余；
同时，传统的围绕着某一特定控制目标设计的稳定性控制系统相对封闭独立，当多个子系统同时作用时，由于车辆的耦合特性，控制目标间普遍存在冲突与干扰，从而难以通过平台迁移实现轮毂电动车稳定性控制。
理论上，轮毂电动汽车虽然相对于传统汽车有巨大优势，但实际由于轮毂电动汽车的相关研究与传统汽车的研究问题完全不同，因此，必须研究新的理论来支撑轮毂电动汽车操纵稳定性研究。
本课题围绕着4WIS、4WID轮毂电动汽车，以整车动力学控制为理论基础，探讨考虑执行器动态特性的分配控制方法，基于全轮主动转向与转矩分配集成控制，进行轮毂电动汽车操纵稳定性和控制策略研究。
二、国内外研究现状和发展趋势
2.1轮毂电动汽车发展和研究现状
分布式驱动轮毂电动汽车在稳定性、主动安全控制和节能方面相对于传统汽车具有显著的控制优势，因此国内外针对分布式驱动电动汽车进行了大量的系统研究和实验车辆开发，为动力学系统研究提供可靠平台。
最早的轮毂电机驱动电动车源于保时捷的大胆设想，其取消原有的发动机与动力传动系统，采用两个内置前轮的电机直接驱动。
如今，轮毂电动汽车在电子稳定控制、系统集成等方面有了长足进步。
例如，针对不同应用需求，日本庆应义塾大学分别开发了高速型和高动力型二款八轮独立驱动电动车“Ellica”[5]，如图2（a），进行了一些列的牵引控制研究；
三菱汽车（MitsubishiMotor）公司利用轮毂电机力矩独立控制的特点进行动力学稳定性控制，推出了MIEV概念车[6]；
东京大学Hori教授[7,8]则基于现有量产车开发了四轮驱动的概念电动车“UOTElectricMarch”；
东京农工大学永井正夫教授[9]所领导的实验室为研究DYC与SBW集成控制，提出了轮毂电机驱动的NOVEL系列微型车技术解决方案；
美国通用公司[10]相续开发了后驱轮毂电机驱动雪弗兰轻型概念车Hy-wire和氢燃料轮毂电动汽车Seque，如图2（b）；
美国俄亥俄州立大学[11]在所开发的四轮轮毂电动汽车上，重点研究驱动和再生制动模式下的力矩分配和节能控制。
除了民用领域外，通用公司开发了新一代多轮驱动“悍马”军用车，极大的改善了车辆的经济性和动力性，减小补给压力。
为保持舒适性和操纵性，通过对驱动、转向、制动、悬架在车轮单元的集成，瑞士VOLVO[12]和法国米其林[13]分别推出了提出的ACM（AutonomousCornerModule）和activewheelmotor概念车轮总成。
由此可见，轮毂电动汽车已被世界视为未来电动汽车领域发展的重要方向。
（a）（b）（c）
图2典型分布式驱动轮毂电动汽车
国内针对分布式驱动电动车也开发了相应的试验平台并进行了相应的稳定性、平顺性等研究。
例如，同济大学[14]相继开发了春晖一号、春晖二号和春晖三号等分布式驱动电动车；
清华大学[15,16]针对城市个人短途工况设计了满足相应实用性和经济性要求的微型分布式驱动电动车“哈利”；
吉林大学[17,18]为了进行线控轮毂电动车集成控制方法研究，设计了全线控轮毂电动车平台，如图2（c）；
此外，上海交通大学[19]、山东大学[20]等大学及科研所也针对分布式驱动电动车研究进行了实验样车开发。
综上所述，虽然目前国外不少机构针对轮毂电动汽车不同领域研究提出的一些产品级解决方案，但是实际上这种汽车的结构极其复杂，迫于安全和可靠性的原因，现阶段还远远达不到的民用化水平。
相比之下，我国对于四轮驱动轮毂电动汽车研究与国外都存在着较大的技术差距，总体上还处于起步阶段。
因此，要充分发挥四轮独立驱动、四轮独立转向轮毂电动车拥有的驱动结构优势，还需在稳定性与节能控制等方面进行深入的理论研究和实践探索，开展细致、深入、系统的研究，这将对轮毂电动车稳定性电控系统产生深远影响，对未来智能汽车形式都将起到推动性意义。
2.2轮毂电动汽车操纵稳定性控制策略研究现状与趋势
车辆稳定性主要强调对车辆侧向动力学特性的控制，即通过对轮胎侧向力的合理控制，以达到期望的车辆横摆稳定性。
事实上，侧向动力学是一个异常复杂的非线性问题，执行器难以精确地控制侧向力，即目前尚无任何技术能够实现对侧向力的直接控制，这是困扰车辆稳定性研究的关键。
幸而，车辆轮胎动力学的内在耦合特性，使得侧向力学特性与纵、垂向动力学之间耦合在一起。
因此，车辆稳定性控制的关键问题，便是通过对轮胎垂向力、纵向力的合理分配，使车辆状态远离失稳边界，从而提升车辆稳定性裕度，同时增强车辆主动安全性。
目前，采用的控制方法相应分为三类：
主动转向控制（AWS）、侧倾刚度控制（RSC）和直接横摆力矩控制（DYC）。
AWS作用于轮胎线性区，而在非线性区的效果并不明显。
由于受到轮胎非线性饱和因素影响，其单独控制效果无法得到本质上的提升。
RSC主要利用轮胎侧偏刚度与垂向力的非线性耦合关系，通过调节悬架侧倾刚度，产生期望侧倾力矩来提高操纵稳定性；
该类方法严重依赖于主动或半主动悬架技术（ASS），在载荷转移明显时才具有效果[4]。
总体上适用工况较窄，且依赖尚未成熟主动悬置技术，应用较少。
DYC利用轮胎纵向力和侧向力间的非线性耦合关系，通过驱动或制动使各轮产生纵向力差，产生直接作用于车辆的横摆力矩。
得益于DYC控制在位姿调整的上的显著效果，该类控制方法在车身稳定性系统（ESP、VSC）得到了良好的运用，主要用于在极限工况介入提升整车安全性，逐渐成为目前车辆上主流稳定性控制系统。
现有的集中式驱动汽车电子控制系统一般都由不同的厂商在不同时期分别开发和提供，并往往围绕提高某一特定性能指标或实现某一特定控制目标而设计。
各个子系统缺乏甚至也无法考虑与其它系统之间的协调，因而相对封闭和独立，自成一体。
当多个控制子系统同时作用时，彼此缺乏协调，由于车辆的耦合特性，容易产生冲突和干扰[21]。
主要表现同一控制目标往往可以通过一个或若干个不同执行机构以不同的控制系统来实现；
而同一控制变量也往往可以用于不同的控制系统以实现不同的控制目标；
同时，汽车在三维空间六个方向上的动力学耦合使得一个控制系统的输入将对其它系统产生干扰或制约，即使不同控制系统的控制目标不同，也有可能因为车辆动力学的耦合产生冲突。
相比之下，轮毂电动汽车取消差速器、转向梯形等机构，各轮之间缺少有效的机械收束作用，致使传统汽车原有的结构属性变得模糊。
传统汽车上的稳定性控制系统，例如DYC､VSC､ABS､AFS､ARS､TCS等技术，在轮毂电动汽车上存在着更为严重的执行器复用共生问题，从而不能通过简单移植实现车辆操纵稳定性控制。
因此，稳定性控制系统的集成研究成为当前轮毂电动汽车稳定性控制研究的热点，并相续产生了三大类集成控制策略，依次是；
基于信息共享的集成控制策略、基于仲裁协调的集成控制策略、基于子系统功能融合的集成控制策略。
1）基于信息共享的集成控制策略
早期的集成控制主要利用信息共享实现，其特征在于各大子稳定控制系统的决策器相互独立，通过总线相关联后，利用信息共享达到一定的集成效果。
例如，丰田的Kizu[22]等人通过分析汽车各子系统间的耦合关系，推出概念车FXV-II（FutureexperimentalVehicle-II），通过信息共享实现了主动空气悬架、主动后轮转向、带限滑差速的全时四驱控制与牵引力控制、防抱死制动系统、自动巡航与跟随的集成控制。
同样，丰田的Sato[23-25]等人提出交互式自适应控制的概念，使用所有相关系统的状态计算特定系统的目标值，并在CELICA和SOARER上进行了应用。
利用交互式自适应策略，三菱的Mitamura[26]等人实现了对制动和转向集成。
Taheri[27]等在设定ABS最优滑移率时考虑了车轮转角的影响，以改善强制动大转角时车辆稳定性。
2）基于仲裁协调的集成控制策略
利用仲裁策略与算法对子系统进行协调的集成策略，多通过设置额外的协调控制器实现。
例如，Guvenc[28]等对主动转向和差动制动的协调控制做了初步研究，二者共同作用时，通过给定的分配系数将附加横摆力矩分配至两个系统。
Delphi的Bedner[29]等通过设置Supervisory控制单元对4WS与VSE进行了协调控制，其策略为优先使用主动转向干预，当主动转向能力不足时使用主动制动进行干预。
Ford的Burgio[30]等利用系统反馈线性化方法对AFS和ESP进行协调控制，当AFS达到饱和后，剩下的稳定横摆力矩由主动制动来实现。
同济大学姜炜[31]等根据侧向加速度划分AFS和DYC的作用域，随着侧向加速度的增大，依次采用AFS单独作用、AFS与DYC共同作用、DYC单独作用。
余卓平[32]等设定多个行驶工况并通过分析规定各工况下使用的执行器对AFS与ESP进行了集成，当AFS与ESP共同作用时，通过依据工况确定的权重系数计算各自应承担的控制量。
Hwang[33]采用侧偏角相平面图判断当前车辆状态，当车辆处于稳定范围内时使用AFS，当车辆即将失稳时同时使用AFS与ESP。
Sunderland大学的Rengaraj[34]等研究了AFS、ASS、ESC和可变驱动分配系统（VTD）的集成控制系统，研究分析了子系统各自的工作区域，通过基于模糊规则的协调控制器协调各子系统。
3）基于子系统功能融合的集成控制策略
将子系统的车辆状态功能集成到独立的集成控制器协调集成方法，只保留执行器的执行分配控制功能，子稳定系统的决策功能集中到了集成控制中。
通用公司的Fruechte[35]等人就提出了基于功能集成的汽车转向、制动、动力传动和悬架的集成控制概念。
Boada[36]等不依赖车辆模型，通过建立质心侧偏角、横摆角速度与附加稳定横摆力矩、主动前轮转角间的模糊规则计算期望的控制输入。
类似的，杨福广[20,37]等针对低附着高速工况下的操纵稳定性，设计采用模糊控制集成器实现了AFS与DYC、ARS与DYC的集成控制。
上海交通大学喻凡[38]等人基于时变线性二自由度车辆模型设计了MPC控制器。
吉林大学杨建[39]森通过建立七自由度车辆模型，以车辆前轮转角与四个车轮转矩为控制变量，直接应用模型预测控制建立汽车集成控制算法。
武建勇[40]等设计了车身侧偏角滑模观测器，基于鲁棒模型匹配控制对AFS与DYC进行集成。
由于信息共享式集成保留了各子系统的完整结构，集成程度较低，总体上对提高汽车稳定性作用有限，基本被边缘化。
相比之下，基于仲裁控制策略，采用自底向上（Bottom-up）、针对特定硬件配置的设计思路，但集成控制带来的性能提升仍然有限。
这种弊端主要表现在利用规则和逻辑判断以决定执行器的选择和控制量的分配方式，难以适应汽车行驶复杂的动态过程，牺牲了执行器的独立性。
鉴于以上原因，目前第三种集成控制策略成为研究热点。
由于采用自顶向下（Top-down）的开发思想，算法集成度高，并在设计初始便充分考虑了整车的动为学特性，所以理论上可以达到全局最优的动力学响应，这种控制架构是未来汽车底盘控制系统的发展趋势。
这种设计模式的复杂度非常高，在加大中央控制器计算负担的同时，也牺牲了算法的鲁棒性和可扩展性。
为了简化集中式控制的实现难度，行业普遍的做法是采用自上而下的设计模式将集成控制器进行功能上的划分，通过分层式架构实现与集中式控制方法等同的整体控制效果。
因此本课题拟对轮毂电动汽车采用基于DYC的分层式集成控制结构，通过上层运动跟踪，下层控制分配的总体控制策略，实现整车操纵稳定性控制。
2.3主动转向与横摆力矩集成研究现状
4WID、4WIS轮毂电动车机械收束作用消失导致的结构属性模糊，主要体现在轮毂电动汽车可通过差动的方式驱动，即同一轴上实行扭矩不等分配，产生的差动助力转向效应和附加横摆力矩，对车辆的稳定性和转向特性都有较大影响。
此时，轮毂电机拖动的车轮不仅是驱动系统的执行器，更是转向系统的重要组成部分。
此外，轮毂电动汽车的非线性耦合作用导致基本不可能通过对二者单独控制实现对理想状态的追踪。
当然，传统的DYC未直接利用轮胎侧偏力学特性，横摆力矩控制不符合转向运动的基本机理，因此对于车辆侧向运动控制并非总是理想，表现在车辆纵向速度的波动，会削弱驾驶员的操纵信心和驾乘舒适性。
于是，为兼顾平顺性，出现了将各种系统进行集成的车辆动力学横摆稳定性控制，其中主要是主动转向与直接横摆力矩的集成[21]。
轮毂电动汽车通过差动驱动的方式实现DYC控制，不产生纵向速度损失，介入较传统差动制动更为温和；
同时，AWS可以缩短横向加速度及偏转运动的响应时间,减小车体的侧偏角，从而提供良好的操纵性，在驾驶舒适性方面具有优势；
因此针对轮毂电动汽车的稳定性控制研究集中在AWS和DYC集成融合，即主动转向与转矩协调控制。
对此，日本东京农工大学MasaoNagai[41]研究了主动前轮转向（AFS）和DYC集成控制、主动后轮（ARS）和DYC集成控制。
论文采用模型跟踪控制方法，通过对横摆角速度、质心侧偏角期望值的跟踪，计算出所需的主动转向角和横摆控制力矩，利用前馈和反馈补偿器进行补偿。
德国大陆公司[42]ESCⅡ是在底盘稳定性控制系统ESC的基础上集成AFS控制，AFS可以补偿一部分由于差动制动造成的横摆力矩，控制系统自动修正方向盘转角，减轻了驾驶员负担并保证了稳定性。
美国俄亥俄州立大学JunminWang[43]研究了四轮独立驱/制动、四轮独立转向车辆的集成控制算法。
该控制算法通过上层非线性滑模控制器计算出车辆理想运动所需的总纵向力、总侧向力和总横摆力矩以实现，在下层分配层通过对四轮转角和四轮驱制动力矩分配满足所需的总的力和总的横摆力矩的需要。
英国利兹大学Crolla[44]运用滑模控制理论设计集成控制器对车辆AFS和动力学稳定性控制（DSC）进行集成控制，减小两子系统之间的功能冲突、提高汽车底盘集成控制性能。
国内上海交通大学喻凡教授[45]课题组，提出了广义执行器-受控对象的车辆底盘集成控制体系，对车辆底盘集成控制展开了深入研究，采用滑模控制方法、鲁棒控制方法进行了车辆纵向滑移率（TCS）集成控制研究。
山东大学的杨秀建[46]等人采用线性二自由度模型设计了主动前轮转向和主动制动最优保性能集成控制算法，提高考虑侧偏刚度不确定性下的极限工况下汽车稳定。
山东大学杨福广[20]分别采用模糊最优控制方法和模糊控制方法设计了AWS和DYC集成控制算法，并进行了样机的试验。
清华大学刘力[47]等采用广义预测理论设计了AFS和DYC集成控制算法，研究了不同模式间的平滑切换和随车辆状态反馈变化的控制权重调节问题。
吉林大学朱冰[48]等人设计了主动转向与主动制动集成控制的多变量频域控制方法；
吉林大学宗长富教授[49]基于模型预测控制理论对AWS和主动制动进行了集成控制研究。
综上所述，针对主动转向和横摆力矩集成控制，国内外都已经进行深入探索，并取得了一定研究成果，可为本课题提供重要借鉴。
但是，此类研究成果多是基于单独AFS或者ARS与DYC的集成，少有对4WS与横摆力矩的集成控制研究，在全轮主动转向与横摆力矩控制集成研究存在较大空白。
四轮主动转向对车身姿态微调上存在较大的优势，单纯的前轴或者后轴与转矩的集成控制，显然造成了一定的执行资源的浪费，未能充分发掘轮毂电动车在稳定性控制上的潜力。
因此，本课题将在车辆动力控制基础上，开展全轮转向与全轮驱动协调集成控制研究。
2.4轮毂电动汽车分配控制研究现状
转矩协调分配作为DYC的下层控制部分，作用是：
按照一定的分配方法，将车辆运动控制所需的控制力，分配到各执行器中，执行器包括制动器和轮毂电机，由多个独立可控的电动轮各自输出转矩，共同产生车辆运动控制所需的控制力。
目前，转矩分配主要包括基于规则的分配方法，以及基于优化函数的控制分配方法。
1）基于规则的分配方法
该方法的重点在于制定分配规则。
Jackson[50]针对6x6轮毂电机驱动车辆，采用模糊控制进行转矩分配，根据横摆角速度偏差及其变化率，制定了49条模糊规则，输出左右两侧电机转矩指令，其中同侧转矩存在比例分配关系。
Osborn[51]采用两个并联PI控制器进行转矩分配，一个PI控制器根据横摆角速度偏差确定前后轮转矩分配系数，另一个PI控制器根据侧向加速度偏差确定左右轮转矩分配系数。
吉林大学王庆年[52-54]课题组按照大小相等、方向相反的规则，在PID控制的作用下分配左右电动轮转矩，得到转矩差，实现转向助力。
吉林大学陈禹行[55]设计了一种纵向力分配规则，该规则根据不同电动轮对横摆力矩贡献度的不同，选择贡献度最大的电动轮优先输出转矩，当该轮达到约束边界后，再根据电动轮的贡献度从大到小依次介入。
褚文博[56]设计了分别针对车辆动力性和稳定性的转矩分配策略，制定了单轮打滑情况和同侧双轮打滑情况下的转矩分配规则，该方法计算速度快，但是需要在动力性和稳定性之间作出一定的取舍。
2）基于优化函数的控制分配方法
该方法的主要内容是目标函数确定，以及约束条件的目标函数求解。
okhiamar[57]首次提出轮胎负荷率的概念，以所有轮胎负荷率之和最小为目标函数，通过求目标函数的极值获得最优解。
在上述基础上，Mokhiamar[58]还对目标函数中的轮胎负荷率进行加权，利用权重系数调整轮胎力的优先级。
Novellis[59,60]提出4种针对不同性能的目标函数，分别针对驱动系统能量效率最优、电动轮滑移率与平均滑移率偏差最小、电动轮驱动功率最小、轮胎平均负荷率最小，并以上层控制量为等式约束条件，以电机输出能力、电池功率限制、轮胎力摩擦圆为不等式约束条件，采用内点法分别计算上述目标函数的最优解。
韩国学者Kim[61-65]等人针对4X4、6X6和8X8毂电机驱动车辆进行了一系列研究，在文献[61]中根据横摆角速度偏差建立目标函数，通过Bryson法则计算目标函数中的权重矩阵，然后采用广义逆法求解该目标函数；
文献[62]考虑轮胎纵向力的负荷率作为目标函数，通过求目标函数的极值获得最优纵向力分配；
文献[64]根据横摆角速度与参考状态之间的关系，将车辆行驶状态分成4种，并根据这4种状态调整目标函数中的权重系数。
随着数学规划算法的应用普及，采用数学规划算法来求解转矩分配问题是当前研究的热点。
Kang[66]等人以电动轮负荷率最小，构建二次目标函数，将约束条件通过加权系数合并到目标函数中，考虑到了轮胎负荷率、电池SOC、防滑条件等因素，将二次规划问题变成加权最小二乘问题。
Plumlee[67]等针对一般的二次规划算法对外部干扰和参数变化的鲁棒性不足，采用修正的符号保持二次规划算法求解带等式和不等式约束的二次优化问题。
熊璐[68]对求解约束二次优化问题的三种常用方法分别进行了比较，这三种方法包括再分配伪逆算法、层叠广义逆算法和加权最小二乘法，并指出加权最小二乘法的求解速度最快，且精度满足控制要求的特点。
以上分配策略中，基于规则的转矩分配策略共同特点是电动轮转矩之间存在比例关系，降低了计算量和分配难度，计算量小，求解速度快，这在实时性上具有较大的优势，且对控制系统精度要求不高。
但是，我们也必须注意到，规则分配不能很好地处理执行器约束条件，其中的某些电动轮容易提前达到约束边界，而其他电动轮未充分发挥作用，以至于降低了总体控制效果，是以牺牲电动轮驱动独立可控自由度为代价的。
基于优化函数的转矩分配，由于考虑了车辆状态信息、路面附着等条件，因此能对外界运行变化工况做出适应性响应；
同时，车轮之间转矩没有约束关系，可以充分发挥在快速调整车辆位姿时转矩独立的技术优势。
因此，采用优化函数的转矩分配方式成为目前研究主流。
但是，我们又必须注意到由于系统的高冗余性，设置目标方程的优化控制是一个欠约束的MIMO问题，因此须将其转化基于约束的最优SISO问题。
然而，目前不少研究对于约束的考虑还过于简单不够全面，往往只限于轮胎与地面的附着约束。
虽然一些研究也考虑了执行器约束，但这种将约束简化为轮胎力上下限的方式，较少地考虑轮胎力纵横耦合特性，因此在优化过程中存在约束缺失或定义不准确导致执行资源浪费，在一些复杂工况下难以满足实际的约束条件情况。
此外，基于执行器稳态特性的分
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