改善后輪獨立驅(qū)動汽車過彎效率的轉(zhuǎn)矩分配控制

王軍年，于田雨，孫娜娜，付鐵軍?

（1.吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室，吉林長春 130022；2.一汽-大眾汽車有限公司技術(shù)開發(fā)部，吉林長春 130011）

與傳統(tǒng)的集中式驅(qū)動電動汽車相比，分布驅(qū)動式汽車具有轉(zhuǎn)矩獨立可控、驅(qū)動系統(tǒng)集成度高等特點，為實現(xiàn)輪間驅(qū)動轉(zhuǎn)矩定向分配，改善整車多項性能提供了可能.鑒于此，國內(nèi)外學(xué)者對分布驅(qū)動式汽車的節(jié)能性控制、穩(wěn)定性控制及動力性控制開展了大量研究.

Zhang 等學(xué)者[1]通過整合地形信息和車輛信息提出了預(yù)測節(jié)能策略，基于車-車通信對前車運動進行預(yù)測，從而優(yōu)化四輪驅(qū)動電動汽車的電機轉(zhuǎn)矩分配比來減小能耗.Tang 等學(xué)者[2]提出了一種考慮電機轉(zhuǎn)矩突變的最優(yōu)轉(zhuǎn)矩分配方法，建立了車輛經(jīng)濟性和電機轉(zhuǎn)矩突變的總成本函數(shù)，并采用動態(tài)規(guī)劃算法優(yōu)化轉(zhuǎn)矩分配，使電機工作在高效區(qū).Zhai 等學(xué)者[3]設(shè)計了雙層轉(zhuǎn)向控制器，上層直接用橫擺力偶矩控制，以保證車輛極端工況下的穩(wěn)定性；下層采用了自適應(yīng)節(jié)能轉(zhuǎn)矩分配算法，對經(jīng)濟性進行優(yōu)化.趙迪[4]對上層采用自適應(yīng)滑模穩(wěn)定性控制器跟蹤期望狀態(tài)，穩(wěn)定輸出的橫擺力矩通過下層轉(zhuǎn)矩分配算法優(yōu)化后施加在車輪上，保證車輛橫向穩(wěn)定性.袁小芳等學(xué)者[5]提出了一種基于FNN 的自適應(yīng)穩(wěn)定性控制系統(tǒng)，上層采用適應(yīng)工況變化的FNN 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計直接橫擺力矩控制器，下層按載荷分配方式進行力矩分配.OH 等學(xué)者[6]通過考慮預(yù)測狀態(tài)和駕駛員的方向盤轉(zhuǎn)角開發(fā)了兩種基于模型預(yù)測轉(zhuǎn)矩定向分配的橫擺穩(wěn)定性控制算法，分別為后輪轉(zhuǎn)矩定向分配和全輪轉(zhuǎn)矩定向分配，同時應(yīng)用輪胎力、輪胎力變化率和變速器輸出轉(zhuǎn)矩進行物理約束.Zhang 等學(xué)者[7]在雙電動機同軸耦合獨立輪驅(qū)動系統(tǒng)和滑模控制器的基礎(chǔ)上，開發(fā)了同軸耦合牽引力控制系統(tǒng).鄒廣才等學(xué)者[8]提出一種全輪縱向力優(yōu)化分配方法，減小了路面附著負(fù)荷且提高了整車橫擺響應(yīng)的收斂速度，提升了整車穩(wěn)定性與動力性.

然而現(xiàn)有文獻中所研究的轉(zhuǎn)矩分配方法多為基于車輛模型的反饋控制，很少研究轉(zhuǎn)矩的橫向分配對驅(qū)動車輪滑轉(zhuǎn)率的抑制作用及其對過彎性能的改善問題.因此針對上述問題，本文以后輪獨立驅(qū)動電動汽車為研究對象，以降低汽車轉(zhuǎn)彎時左右兩側(cè)驅(qū)動輪的平均滑轉(zhuǎn)率，即驅(qū)動軸平均滑轉(zhuǎn)率為研究目的，探討在汽車穩(wěn)定行駛區(qū)域，如何基于輪胎縱向剛度在線估算和實時滑轉(zhuǎn)率的識別來設(shè)計橫向轉(zhuǎn)矩分配方法，從而達到在改善轉(zhuǎn)向機動性的同時，提高車輛的過彎動力性并在一定程度上降低輪胎磨損的效果.最后，通過仿真試驗對控制策略的有效性進行驗證.

1 轉(zhuǎn)矩分配降低平均滑轉(zhuǎn)率機理

轉(zhuǎn)矩定向分配（Torque Vectoring，簡稱TV）技術(shù)可實現(xiàn)車輛轉(zhuǎn)彎時驅(qū)動轉(zhuǎn)矩在輪間的任意轉(zhuǎn)移，驅(qū)動轉(zhuǎn)矩不僅能從轉(zhuǎn)速快的一側(cè)車輪轉(zhuǎn)移到轉(zhuǎn)速慢的一側(cè)車輪，也能從轉(zhuǎn)速慢的一側(cè)車輪轉(zhuǎn)移到轉(zhuǎn)速快的一側(cè)車輪.對于輪轂電機分布驅(qū)動式電動汽車，同樣可以利用轉(zhuǎn)矩橫向的分配降低轉(zhuǎn)彎時左右驅(qū)動輪的平均滑轉(zhuǎn)率，從而改善車輛過彎特性.

1.1 輪胎附著特性簡化模型

圖1 所示為典型的輪胎附著特性曲線.圖中的實線為在某一垂直載荷下的實際輪胎附著特性曲線.在車輛正常行駛過程中，側(cè)向加速度一般不高.由于側(cè)向加速度一般小于0.4g 時，線性輪胎模型和非線性輪胎具有較好的一致性[9].因此，本文將輪胎附著特性曲線簡化成由線性區(qū)的一條過原點的斜線和一條過峰值附著系數(shù)（即輪胎附著特性曲線頂點）的橫線組成的一條折線，即圖1 簡化特性曲線.所述的輪胎縱向剛度就是指該簡化輪胎附著特性曲線的斜線斜率.需要說明的是，本文研究的轉(zhuǎn)矩分配范圍是在圖中陰影區(qū)域內(nèi).

圖1 輪胎附著特性曲線及簡化模型Fig.1 Tire adhesion characteristics and simplified model

1.2 TV 降低平均滑轉(zhuǎn)率機理分析

如圖2 所示，由于轉(zhuǎn)彎時，車輪的垂直載荷在兩驅(qū)動輪間重新分配，從而造成兩驅(qū)動輪輪胎縱向剛度發(fā)生變化，即外驅(qū)動輪的輪胎縱向剛度ko大于內(nèi)驅(qū)動輪的輪胎縱向剛度ki.

圖2 轉(zhuǎn)矩定向分配原理示意圖Fig.2 Schematic diagram of torque vectoring

若驅(qū)動轉(zhuǎn)矩在兩驅(qū)動輪間平均分配，即兩輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩均為Tre/2，則外、內(nèi)驅(qū)動輪分別工作在A、B兩點，內(nèi)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率為si，外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率為so.顯然si＞so，且內(nèi)驅(qū)動輪更容易出現(xiàn)打滑的現(xiàn)象；若對內(nèi)外驅(qū)動輪沿著圖2 中折線的斜率進行轉(zhuǎn)矩分配，即按照其輪胎縱向剛度進行驅(qū)動力的分配，增大外驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，同時為保證總需求轉(zhuǎn)矩Tre保持不變，等大地減小內(nèi)驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，使得內(nèi)外驅(qū)動輪的差動轉(zhuǎn)矩為ΔT，則外驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩將沿斜線A-A′變化，外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率so升高，而內(nèi)驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩將沿斜線B-B′變化，內(nèi)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率si降低.此時內(nèi)外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率分別為：

式中：rw為滾動半徑，本文忽略垂直載荷對滾動半徑的影響.在不考慮轉(zhuǎn)矩定向分配對輪胎側(cè)滑影響的條件下，該驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率（即同一驅(qū)動軸兩側(cè)的驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率的平均值）變化量為：

由于ko＞ki，故外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率增加量小于內(nèi)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率減小量，即該驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率變化量Δsav＜0.這表示以輪胎縱向剛度為梯度進行轉(zhuǎn)矩定向分配可以降低驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率.可見，對驅(qū)動輪的輪胎縱向剛度的識別是實施轉(zhuǎn)矩定向分配的前提與關(guān)鍵.

2 輪胎縱向剛度的估算與驗證

2.1 輪胎縱向剛度估算器設(shè)計

在車輛穩(wěn)定行駛時，輪胎的縱向激勵比較小，一般是輪胎縱向滑轉(zhuǎn)率的百分之幾[10].因此，需要在輪胎的線性區(qū)間對輪胎的縱向剛度進行估算.輪胎縱向剛度k 是由輪胎特性決定的，受輪胎垂直載荷Fz的影響較大.此外，相關(guān)文獻顯示輪胎的縱向剛度與路面的摩擦系數(shù)也有很大的關(guān)系[11-12].在輪胎線性區(qū)間內(nèi)，輪胎縱向力可表示為：

式中：Ft為輪胎的縱向力；k 為輪胎的縱向剛度；s 為輪胎的滑轉(zhuǎn)率.由于汽車轉(zhuǎn)彎過程時間較短，因此本文采用具有較高的準(zhǔn)確性與較快的收斂速度的遞歸最小二乘法進行輪胎線性縱向剛度的估計.

2.2 遞歸最小二乘法

遞歸最小二乘法（Recursive least squares，RLS）[13]是一種在每一采樣時刻根據(jù)前一時刻的參數(shù)，通過最小化模型偏差的方法來更新下一時刻未知參數(shù)的算法.其具體步驟如下.

1）初始化參數(shù)θ（0）、協(xié)方差矩陣P（0），選擇合適的遺忘因子λ.

2）測量系統(tǒng)輸出y（t），計算回歸矢量φ（t）.

3）計算估算偏差e（t）：

4）計算增益：

5）協(xié)方差更新：

6）未知參數(shù)更新：

7）在每一采樣時刻重復(fù)步驟2）～6），直至輸出最終的輪胎線性縱向剛度.這里，將公式（5）改寫為參數(shù)識別的標(biāo)準(zhǔn)格式：

式中：y（t）為輸出量，y（t）=Ft；φ（t）為回歸矢量，φ（t）=s；θ（t）為未知參數(shù)，θ（t）=k.

2.3 輪胎縱向剛度估算

圖3 所示為單輪旋轉(zhuǎn)動力學(xué)模型.

如圖3 所示，根據(jù)運動平衡關(guān)系，可以得到驅(qū)動輪的運動微分方程：

式中：Iw為車輪的轉(zhuǎn)動慣量；ω 為車輪轉(zhuǎn)速；T 為驅(qū)動轉(zhuǎn)矩.輪胎的滑轉(zhuǎn)率為：

式中：vw為車輪輪心線速度.根據(jù)公式（4），公式（9）可以改寫為：

圖3 單輪模型Fig.3 Single wheel model

2.4 估算算法驗證

為對輪胎縱向剛度估算算法的有效性進行驗證，進行了如下仿真試驗.本文中采用的是車輛動力學(xué)仿真常用的魔術(shù)公式輪胎模型.在3 kN 下，其輪胎特性曲線如圖4 中理論值曲線所示.為模擬實際輪胎驅(qū)動力并驗證輪胎縱向剛度估算算法的有效性，在圖4 所示的理論輪胎特性曲線基礎(chǔ)上添加了均值為500 N、方差為0 的噪聲，此時輪胎縱向力曲線如圖4 中噪聲值曲線所示，相當(dāng)于實際測量值.圖中簡化值曲線為根據(jù)上述縱向剛度估算算法估計的輪胎縱向剛度k 對應(yīng)的簡化線性區(qū)間輪胎縱向力曲線.

圖4 理論模型與簡化模型對比Fig.4 Comparison of theoretical and simplified models

通過上述的輪胎縱向剛度估算算法，得到輪胎縱向剛度估算結(jié)果如圖5 中曲線的峰值所示，其數(shù)值為k=3.994 5×104N·m-1.可見，即使在500 N 的噪聲下，該輪胎縱向剛度估算算法依舊能保證較好的準(zhǔn)確性，為轉(zhuǎn)矩定向分配控制奠定了基礎(chǔ).

此外，本文還進行了3～6 kN 垂直載荷下輪胎縱向剛度估算，并以其估算結(jié)果繪制出了不同載荷下的簡化輪胎模型，如圖6 中四條帶標(biāo)記的直線所示.可以看出，隨著輪胎垂直載荷的增加，輪胎縱向剛度不斷升高，但輪胎的垂直載荷越大，其變化量越小.

圖5 輪胎縱向剛度估算結(jié)果Fig.5 Tire longitudinal stiffness estimation results

圖6 3～6 kN 垂直載荷下輪胎縱向剛度對比Fig.6 Comparison of longitudinal stiffness of tires under vertical load of 3～6 kN

3 轉(zhuǎn)矩定向分配控制策略

如式（3）所示，對內(nèi)外驅(qū)動輪進行轉(zhuǎn)矩定向分配控制能夠使得該驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率降低.可見，在輪胎的線性區(qū)間內(nèi)，汽車不失穩(wěn)的條件下轉(zhuǎn)矩定向分配控制實施差動轉(zhuǎn)矩ΔT 越大，該軸的平均滑轉(zhuǎn)率越低，其驅(qū)動效率越高.因此，定義差動轉(zhuǎn)矩ΔT 為：

內(nèi)外驅(qū)動輪在轉(zhuǎn)矩分配時要確保車輛的總需求驅(qū)動轉(zhuǎn)矩不變，即滿足如下關(guān)系：

式中：To為外驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩，Ti為內(nèi)驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩.故內(nèi)外驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩分別為：

本文提及的轉(zhuǎn)矩定向分配控制系統(tǒng)針對的是車輛轉(zhuǎn)彎工況，因此，只有檢測到方向盤轉(zhuǎn)角輸入，且驅(qū)動輪都工作在各輪胎的線性區(qū)間內(nèi)，未發(fā)生打滑的現(xiàn)象，本文提出的轉(zhuǎn)矩定向分配控制才得以啟動.其詳細的控制流程如圖7 所示.在進行轉(zhuǎn)矩定向分配控制前需對寄存器進行初始化設(shè)置，對外驅(qū)動輪最佳滑轉(zhuǎn)率、外驅(qū)動輪的輪胎縱向剛度ko賦初值.接著進行轉(zhuǎn)矩定向分配控制流程.首先，讀取車速V、方向盤轉(zhuǎn)角δsw、驅(qū)動輪角速度ω 和驅(qū)動轉(zhuǎn)矩T 等信號.然后，判斷是否有方向盤轉(zhuǎn)角輸入，即δsw是否為零.若是，則不啟動轉(zhuǎn)矩定向分配控制系統(tǒng)；否則，根據(jù)公式（11）計算輪胎的滑轉(zhuǎn)率.再調(diào)用文中所述的RLS 算法估算外驅(qū)動輪的輪胎縱向剛度ko，調(diào)用輪胎最佳滑轉(zhuǎn)率識別模塊（采用文獻[14]所述輪胎最佳滑轉(zhuǎn)率識別方法進行，不再展開）.接著判斷當(dāng)前時刻，驅(qū)動輪是否發(fā)生打滑.若是，則不啟動該系統(tǒng)；否則，根據(jù)公式（13）計算內(nèi)外側(cè)驅(qū)動輪之間的差動轉(zhuǎn)矩ΔT.最后，再根據(jù)公式（16）（17）計算內(nèi)外驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩并輸出.

圖7 轉(zhuǎn)矩定向分配控制策略流程圖Fig.7 Flow chart of torque vectoring control strategy

4 整車建模與仿真試驗

4.1 整車動力學(xué)建模

本文研究的是汽車轉(zhuǎn)彎時的轉(zhuǎn)矩定向分配控制對車輛性能的影響，因此，本文建立了如圖8 所示的包含車輛的縱向運動、側(cè)向運動、橫擺運動以及四個車輪的旋轉(zhuǎn)運動的7 自由度車輛運動學(xué)仿真模型.其車身運動微分方程如式（18）至（20）所示.

圖8 7 自由度車輛模型Fig.8 7 degree of freedom vehicle model

式中：m 為整車質(zhì)量，δi為內(nèi)前輪轉(zhuǎn)角；δo為外前輪轉(zhuǎn)角；Lf為車輛質(zhì)心到前軸的距離；Lr為車輛質(zhì)心到后軸的距離；B 為輪距；ωr為汽車橫擺角速度；v 為汽車側(cè)向速度；u 為汽車縱向速度；Fyri、Fyfi、Fyro、Fyfo分別為后內(nèi)輪、前內(nèi)輪、后外輪、前外輪所受到的側(cè)向力；Fxri、Fxfi、Fxro、Fxfo分別為后內(nèi)輪、前內(nèi)輪、后外輪、前外輪所受到的縱向力；Fw為汽車所受到的縱向空氣阻力.

對于后輪驅(qū)動、前輪轉(zhuǎn)向電動汽車，當(dāng)兩后輪驅(qū)動力相等時，即Fxfi=Fxfo=0，F(xiàn)xri=Fxro=Ft，代入公式（20）中得到：

當(dāng)在內(nèi)外驅(qū)動輪間引入差動轉(zhuǎn)矩ΔT 后，內(nèi)外驅(qū)動后輪的驅(qū)動力分別為：

此時公式（20）所示的橫擺運動微分方程變?yōu)椋?/p>

由此可見，為達到相同的車輛橫擺角速度，在差動轉(zhuǎn)矩ΔT 的作用下，車輛只需更小的前輪轉(zhuǎn)角，即駕駛員的方向盤轉(zhuǎn)角輸入變小，駕駛員的能量輸入減小，從而增強汽車的轉(zhuǎn)向機動性.

4.2 仿真分析

本文研究的分布式后輪獨立驅(qū)動電動汽車的主要參數(shù)如表1 所示.

將整車動力學(xué)模型參數(shù)按照上表設(shè)置后，進行了如下兩個工況的仿真驗證.

表1 后輪獨立驅(qū)動電動汽車主要參數(shù)Tab.1 Main parameters of rear-wheelindependent-drive electric vehicles

4.2.1 勻速圓周仿真試驗

試驗工況：汽車以60 km/h 勻速穩(wěn)定行駛2 s后，進入半徑為80 m 的圓形目標(biāo)道路進行勻速圓周行駛，行駛一圈后，駛出目標(biāo)道路.圖9 顯示了有無轉(zhuǎn)矩定向分配（TV）控制（分別用wiTV 和woTV 表示）下的行駛軌跡對比圖，從圖可見，兩種控制下車輛軌跡基本相同.

圖9 行駛軌跡對比Fig.9 Comparison of driving trajectories

圖10 顯示了有/無TV 控制下的各驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率及此工況下該軸的平均滑轉(zhuǎn)率.從中可見，在施加TV 控制后，內(nèi)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率降低，外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率升高，該驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率相比未施加TV下降約11%.

圖10 滑轉(zhuǎn)率對比Fig.10 Comparison of slip ratio

圖11、圖12 分別顯示了有/無TV 控制下的方向盤轉(zhuǎn)角和各驅(qū)動輪的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩.可以看出，在相同條件下，施加了TV 控制的車輛的方向盤轉(zhuǎn)角輸入更小，差別最大處方向盤轉(zhuǎn)角相差5°，相比未施加TV控制時方向盤轉(zhuǎn)角減小了14%.可見，在總輸入驅(qū)動轉(zhuǎn)矩相同的前提下，有TV 控制的車輛只需更小的方向盤轉(zhuǎn)角就能完成相同的彎道，這為駕駛員轉(zhuǎn)向時方向盤轉(zhuǎn)角的增加留有更大的空間；也可以說當(dāng)兩種控制下的方向盤轉(zhuǎn)角相同時，采用TV 控制的車輛的轉(zhuǎn)彎半徑更小，可以改善轉(zhuǎn)彎機動性.而且，施加TV 控制后，汽車驅(qū)動軸的平均滑轉(zhuǎn)率明顯降低，這對于減小輪胎的縱向磨損亦是有益的，在一定程度上可以降低滑移能耗.

圖11 方向盤轉(zhuǎn)角對比Fig.11 Comparison of steering wheel angle

4.2.2 勻加速定轉(zhuǎn)角仿真試驗

試驗工況：路面附著系數(shù)為0.7，汽車以30 km/h的車速穩(wěn)定行駛一段時間后，以1.7 m·s-2的加速度進行勻加速運動，同時，方向盤輸入60°的定轉(zhuǎn)角.

圖12 驅(qū)動轉(zhuǎn)矩對比Fig.12 Comparison of drive torque

圖13 為有/無TV 控制下驅(qū)動轉(zhuǎn)矩對比圖.可以看出，在12.5 s 時無TV 控制的汽車的內(nèi)驅(qū)動輪已經(jīng)打滑，其驅(qū)動轉(zhuǎn)矩明顯下降.而有TV 控制的兩驅(qū)動輪依舊具有較好的附著能力.

圖13 驅(qū)動轉(zhuǎn)矩對比Fig.13 Comparison of drive torque

圖14、圖15 分別顯示了有/無TV 控制下的車速、滑轉(zhuǎn)率.從圖13 和圖14 可以明顯看出，在12.5 s左右，無TV 控制下的汽車已經(jīng)明顯失穩(wěn)，無法繼續(xù)完成試驗工況，而有TV 控制下的汽車依舊保持很好的控制性能.

由圖16 所示滑轉(zhuǎn)率局部放大視圖可見，由于采用TV 控制，內(nèi)驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率大大降低，外驅(qū)動輪的滑轉(zhuǎn)率有所提高，其平均滑轉(zhuǎn)率明顯降低，例如，在第12 s 時，平均滑轉(zhuǎn)率減小了約18.6%.滑轉(zhuǎn)率的下降表明車輛的行駛穩(wěn)定性增強、車輪磨損降低.

圖14 車速對比Fig.14 Comparison of vehicle speed

圖15 滑轉(zhuǎn)率對比Fig.15 Comparison of slip ratio

圖16 滑轉(zhuǎn)率局部放大圖Fig.16 Partial zoom-in view of the slip ratio

在此基礎(chǔ)上，其他條件保持不變，增大該仿真工況的加速度為2m·s-2（在圖14 中采用wiTV+表示）再次進行仿真試驗，采用TV 控制的車輛能夠在不失穩(wěn)的條件下，以更高的速度實現(xiàn)過彎.可見TV 控制帶來驅(qū)動軸平均滑轉(zhuǎn)率降低，進而為車輛轉(zhuǎn)向時動力性的增加留有一定的裕度，可以進一步通過增加過彎驅(qū)動轉(zhuǎn)矩提高車輛的過彎動力性，過彎速度更快.圖17 為有/無TV 控制下的汽車行駛軌跡.可以看出，有TV 控制下的汽車轉(zhuǎn)彎半徑明顯更小，能夠在更高車速下完成目標(biāo)工況.顯然，施加TV 控制的汽車具有更好的極限轉(zhuǎn)彎能力.

圖17 行駛軌跡對比Fig.17 Comparison of driving trajectories

5 結(jié)論

1）本文以后輪獨立驅(qū)動電動汽車為研究對象，對以降低轉(zhuǎn)彎時驅(qū)動軸平均滑轉(zhuǎn)率為目標(biāo)的轉(zhuǎn)矩定向分配技術(shù)進行了動力學(xué)機理分析，理論上證明了轉(zhuǎn)矩定向分配對于降低車軸平均滑轉(zhuǎn)率的作用機理.

2）基于遞歸最小二乘法（RLS）設(shè)計了輪胎縱向剛度估計器，并對其有效性進行了仿真驗證，驗證了該方法識別輪胎縱向剛度的準(zhǔn)確性.

3）通過制定轉(zhuǎn)矩定向分配控制策略，對勻速圓周、勻加速定轉(zhuǎn)角回轉(zhuǎn)工況進行了仿真試驗.仿真結(jié)果表明，本文提出的基于輪胎縱向剛度識別的轉(zhuǎn)矩定向分配控制方法，不僅能夠在進行目標(biāo)軌跡跟隨時明顯減小駕駛員對方向盤的轉(zhuǎn)角輸入，減少駕駛員的能量輸入，而且能夠有效地減小驅(qū)動車軸的平均滑轉(zhuǎn)率，有利于降低輪胎磨損、提高車輛轉(zhuǎn)向機動性和過彎效率.