縱向與側向耦合下電動汽車車輛穩定性的模塊化控制方法

本文采用模塊化最優控制結構，解決了縱向和橫向耦合下的整車穩定性控制問題。上層模型預測控制器（MPC）的優化過程，計算出車輛所需要的縱向力和橫擺力矩，不斷調整其值以最大限度地減小車輛縱向和側向動態穩定性狀態與目標穩定性狀態的誤差。下層次控制器通過高層控制器的控制輸入優化調節作用在每個車輪上的轉矩，并通過驅動系統分配每個車輪所需的力矩。基于全輪驅動技術的驅動系統被用來實現所提出的控制結構功能，可以用不同的力矩主動控制牽引力和橫擺力矩。控制系統的多層結構在設計中允許模塊化。本文通過實驗驗證了控制結構的性能。實驗測試已經在一個裝有四個獨立電動機的電動雪佛蘭車上進行。實驗結果表明，車輛縱向和橫向動力學的耦合能使車輛在平面運動中保持穩定。

本文提出了一種用于不同車輛配置的最優車輛側縱耦和穩定性控制的模塊化控制結構。在上層控制模塊中，由于重心基于水平力和橫擺力矩公式的誤差檢測，在底層控制器中，在考慮驅動Equinox系統的限制下，控制率可以根據現有的驅動系統調整其作用在各個車輪的力矩。雖然控制結構與不同的驅動系統相兼容，但它是用配備電動機的電動汽車來進行評估的。在實驗車上，該控制策略在各個極限工況下進行了測試。所設計的駕駛測試場景可以使車輛進入縱向和橫向非線性輪胎區域，并失去控制。在雙移線工況、濕滑路面下全油門啟動、加速的測試性能，證明了該控制器可以使車輛保持穩定在安全區域內的能力。