摘要： 针对匹配机械弹性电动轮（ＭＥＥＷ）车辆的横摆稳定性控制问题，提出一种基于主 动前轮转向（ＡＦＳ）与直接横摆力矩控制（ＤＹＣ）的稳定性协调控制策略。为修正车辆行驶过程 中的前轮转角输入，设计了基于微分平坦与 ＲＢＦ神经网络的 ＡＦＳ控制器，从而提高车辆的转向 能力。针对 ＡＦＳ控制器在极限工况下易失效的缺陷，引入基于线性二次型调节器（ＬＱＲ）的直 接横摆力矩控制算 法，并 依 照 轴 荷 比 分 配 四 轮 力 矩。 最 后，依 据 机 械 弹 性 电 动 轮 的 质 心 侧 偏 角质心侧偏角速度相平面图划分稳定域，实现 ＡＦＳ与 ＤＹＣ的协调控制。通过 Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ 和 Ｃａｒｓｉｍ进行联合仿真，结果表明：所提出的 ＡＦＳ控制算法在高速高附着工况下有良好的稳定 控制性能，但在高速、低附着极限工况下控制效果受到影响。而 ＡＦＳ／ＤＹＣ协调控制策略效果较 好，跟 踪 精 度 优 于 单 一 控 制 器，质 心 侧 偏 角 和 横 摆 角 速 度 的 最 大 跟 踪 误 差 仅 为 ３０３°和 １．８２（°）／ｓ，可保证汽车在极限工况下转向时的横摆稳定性。

关键词: 机械弹性电动轮；主动前轮转向；ＲＢＦ神经网络；直接横摆力矩控制；协调控制

中图分类号: 

• Ｕ４６１．６