基于AFS和DYC集成控制的分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制.pdf

标题中的“基于AFS和DYC集成控制的分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制”涉及的是一个针对电动汽车稳定性的研究，特别是关注分布式驱动电动汽车的横摆稳定性。AFS（Adaptive Front-lighting System）通常指的是自适应前照灯系统，用于改善车辆在夜间或能见度低环境下的驾驶安全性。而DYC（Dynamic Yaw Control）则可能是动态横摆控制系统的简称，旨在通过控制车轮扭矩分配来改善车辆的操纵性能和稳定性。 描述中提到的“资源达人分享计划”可能是指该文档是由一个社区或个人分享的专业资源，目的是为了促进知识的传播和交流。 标签中的“分布式”、“分布式系统”和“分布式开发”在这里与电动汽车的分布式驱动相呼应，意味着每个车轮可能由独立的电动机驱动，而不是传统的集中式动力系统。这种设计允许更精确地控制每个车轮的动力输出，从而提升车辆的操控性能。参考文献和专业指导则提示这是一个研究性的论文，包含了深入的技术分析和理论依据。 部分内容中提到了“Yaw stability control for distributed drive electric vehicles”，即横摆稳定性控制是针对分布式驱动电动汽车的研究重点。模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制策略，被用于设计一种控制方法，利用电机饱和输出和执行器作为控制输入约束，以及横摆率作为输出约束，以改善车辆的行驶稳定性。2-DOF（两自由度）车辆动力学模型被用作预测模型，计算出为跟踪期望的横摆角速度所需额外的横摆力矩，并考虑了电机和液压制动系统的约束条件，设计了三种控制分配算法。这些算法应用于一个7-DOF（七自由度）车辆模型进行仿真，结果显示，以横摆角速度平方的方差最小化和加权平均值为目标的最优控制分配方法可以有效提高分布式驱动电动汽车的稳定性。 关键词包括电动汽车、模型预测控制、横摆稳定性、液压制动和扭矩分配算法，表明这篇论文深入探讨了如何结合现代控制理论和技术，解决分布式驱动电动汽车在行驶过程中的稳定性问题，特别是在转向和制动时的动态响应。 这个研究主要关注的是通过集成AFS和DYC控制技术，设计和优化分布式驱动电动汽车的横摆稳定性控制系统。利用模型预测控制和特定的控制分配算法，该系统能够更好地管理车辆的动态性能，特别是在复杂驾驶条件下，如快速转向或紧急制动时，提供更高的稳定性和安全性。这一工作对于提升电动汽车的驾驶体验和安全性具有重要意义，也体现了当前汽车工程领域对创新控制策略的研究趋势。