引用本文

丁月恒, 王禹棋, 花为, 许德智, 吴中泽. 基于非合作博弈的四轮独立驱动电动汽车轮毂电机群稳定裕度与能效优化管理. 自动化学报, 2026, 52(6): 1173−1188 doi: 10.16383/j.aas.c250629

Ding Yue-Heng, Wang Yu-Qi, Hua Wei, Xu De-Zhi, Wu Zhong-Ze. Non-cooperative game-based optimization management of stability margin and energy efficiency for an in-wheel motor group on four-wheel independently driven electric vehicles. Acta Automatica Sinica, 2026, 52(6): 1173−1188 doi: 10.16383/j.aas.c250629

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c250629

关键词

四轮独立驱动电动汽车，轮毂电机群，稳定性，能效优化，博弈论，转矩矢量分配，分层控制

摘要

针对四轮独立驱动电动汽车轮毂电机转矩矢量控制中稳定性与经济性相冲突的问题, 提出一种基于稳定裕度博弈与分层优化的协同控制策略. 首先建立车辆动力学模型与高保真能耗模型; 进而设计分层控制器: 上层基于线性二次调节器计算广义横摆力矩, 中层通过模型预测控制在相平面稳定裕度约束下以系统损耗最小为目标优化横摆力矩与分配权重, 下层利用二次规划算法求解最优轮端转矩. 基于dSPACE平台的硬件在环仿真结果表明, 在双移线工况下, 所提策略在保证稳定性的同时能耗降低5.7%, 具有优良的综合性能与鲁棒性.

文章导读

如图1所示, 四轮独立驱动电动汽车通过四个轮毂电机实现驱动转矩的独立精确控制, 彻底摒弃传统机械差速器等复杂传动结构, 不仅为提升驱动系统能效带来先天优势, 更因其可控自由度多而成为实现先进车辆动力学控制的理想平台[1−2].

图1  四轮独立驱动电动汽车拓扑图

然而, 这种驱动形式在带来巨大潜力的同时, 也引入新的核心挑战: 如何协同优化车辆的操纵稳定性与驱动系统能效. 稳定性控制要求在车辆失稳时快速产生差异化横摆力矩以进行纠正, 而这往往会迫使部分轮毂电机偏离其高效工作区; 反之, 经济运行模式下的能效优化要求四台轮毂电机始终运行于最佳效率点, 却可能无法满足动态变化下的稳定性需求. 显然, 操纵稳定性与系统能效之间存在内在矛盾且又强耦合[3−7]. 因此, 提出复杂行驶工况下兼顾稳定性与能效的实时协调控制策略, 对于充分挖掘四轮独立驱动电动汽车的性能潜力至关重要.

在稳定性控制方面, 国内外学者已开展广泛而深入的研究[8−10]. 其中, 基于直接横摆力矩控制的各类方法, 如滑模控制[11−14]、鲁棒控制[15−16]等, 被证明能有效抑制车辆侧滑、提升极限工况下的操纵稳定性. 这类方法的核心思想为“履带转向”机制: 当车辆出现转向不足/转向过度或侧滑风险时, 控制器并非仅依赖前轮转角来改变行驶方向, 而是通过在左右车轮(或内外侧车轮)之间施加差异化的驱动/制动纵向力, 从而在车身质心处形成可控的附加偏航力矩, 使车辆姿态向安全区域回归. 然而, 上述策略大多将稳定性作为唯一控制目标, 其生成的转矩分配指令往往以牺牲系统能量经济性为代价, 未能充分发挥四轮独立驱动架构在能效优化上的巨大潜力. 此外, 多数策略采用固定的控制参数[17−21], 缺乏对车辆实时稳定裕度的精确感知与动态调整机制, 在稳定性与经济性的动态权衡上表现欠佳. 因此, 亟须一种能够在线评估稳定状态, 并以此为基础动态调整控制目标的智能稳定性控制方法.

在能效优化研究领域, 现有工作主要围绕驱动系统的效率提升展开[22−25]. 主流思路是基于轮毂效率云图或瞬时损耗模型, 以系统总损耗最小为目标, 通过优化算法求解各轮毂电机的最佳转矩分配比例[26−28], 即试图让四台电机都尽可能工作在各自的最高效率点附近, 从而实现整车能耗的最小化. 这类研究对于提升车辆经济性贡献显著, 但其通常建立在车辆始终处于稳定行驶的假设之上. 当车辆面临紧急避障、高速过弯等动力学状态急剧变化的工况时, 单纯追求能效最优的分配方案可能无法提供维持稳定所需的横摆力矩, 甚至可能诱发失稳[29−30]. 换言之, 现有能效优化研究对于稳定性这一作为车辆行驶基本前提的硬约束考虑不足, 难以直接应用于对安全性要求极高的实际场景.

鉴于此, 本文立足于解决四轮独立电动汽车稳定性与能效之间的协调难题. 首先, 建立融合七自由度车辆动力学、非线性轮胎模型以及轮毂电机高精度损耗模型的耦合系统模型, 为控制器设计提供精确的对象基础. 其次, 提出一种分层博弈优化控制策略, 即上层控制器基于线性二次调节器(linear quadratic regulator, LQR)快速生成维持稳定所需的基准横摆力矩; 中层控制器作为智能决策中心, 引入基于相平面法的稳定裕度量化参数, 并利用模型预测控制(model predictive control, MPC)框架, 动态协调上层指令与下层能效优化之间的博弈; 下层控制器则采用二次规划(quadratic programming, QP)算法, 在满足多种物理约束的前提下, 高效求解出最终的四轮转矩指令. 最后, 通过dSPACE半实物仿真平台, 在高附着与低附着路面下对所提协同控制策略进行验证. 结果表明: 该策略能在严格保证车辆稳定性的同时, 显著降低驱动系统能量损耗. 本文的研究为四轮独立驱动电动汽车的多目标协同控制提供一种新颖且有效的解决方案.

图2  车辆稳定性状态模型

图3  四轮车辆模型结构

本文围绕四轮独立驱动电动汽车稳定性与经济性的协同控制难题, 提出一种基于稳定裕度博弈的分层优化策略. 通过构建车辆−驱动系统的高保真耦合模型, 设计了由LQR稳定性控制器、MPC博弈协调器与QP优化分配器组成的分层控制架构. 该策略的核心在于利用相平面法在线量化车辆实时稳定裕度, 并据此动态约束经济性优化边界, 实现了安全性与能效的智能权衡.

理论分析与仿真验证表明, 所提策略能保证闭环系统的一致最终有界性, 并在高、低附着路面的双移线工况下表现出色. 相较于传统方法, 其在严格维持车辆稳定性的同时, 实现了能耗超过5.7%的显著降低, 验证了策略的有效性与鲁棒性. 本文的研究为解决多目标协同控制问题提供了具有理论依据的新思路. 未来研究将聚焦于控制策略的硬件在环验证、融合预瞄信息的预测性节能控制以及容错控制功能的开发, 还将面向真实底盘控制器开展车载实时求解性能评估(计算时延与抖动)与道路试验, 并给出控制参数的工程标定流程与安全降级策略, 以推动所提方法在实车平台上的可应用性验证.

作者简介

丁月恒

东南大学电气工程学院助理研究员. 2024年获得英国肯特大学博士学位. 主要研究方向为电动汽车轮毂电机系统及其控制, 控制理论与应用. E-mail: ingyueheng@seu.edu.cn

王禹棋

东南大学电气工程学院硕士研究生. 2023年获得苏州大学学士学位. 主要研究方向为四轮独立驱动电动汽车的能效优化策略与稳定性控制. E-mail: 220242995@seu.edu.cn

花为

东南大学电气工程学院教授. 2007年获得东南大学博士学位. 主要研究方向为电机驱动系统, 新型永磁电机本体设计与控制. E-mail: huawei1978@seu.edu.cn

许德智

东南大学电气工程学院教授. 2013年获得南京航空航天大学博士学位. 主要研究方向为储能系统, 运动系统与电机控制, 故障诊断与容错技术. 本文通信作者. E-mail: xudezhi@seu.edu.cn

吴中泽

东南大学电气工程学院教授. 2017年获得英国谢菲尔德大学博士学位. 主要研究方向为电动汽车驱动电机系统, 高速电机系统与扁线电机. E-mail: zzwu@seu.edu.cn

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