车辆在起步、换挡和急加减速过程中，会导致车辆动力传动系部件的弹性变形，包括离合器的扭转弹簧变形，驱动轴的扭转弹性变形等，从而引起驱动系发生弹性共振。尤其是对重载的AMT (Automated Manual Transmission)商用车，由于较大的驱动轴变形量，传动系的扭转振荡问题显得更为突出。因此，本文围绕动力传动系的典型控制问题展开研究，以提高控制系统的性能为目标，结合先进控制理论和方法的最新进展，基于模型预测控制和数据驱动预测控制的设计理论，设计了车辆纵向运动的控制系统来避免或减少传动系的扭转振荡，其中包括起步和换挡过程中离合器转速控制及汽车在急加减速过程中传动系扭转振荡抑制问题。本论文的主要研究内容是汽车传动系的滚动优化控制研究，提出了AMT车辆起步、冲击抑制和AT (Automatic Transmission)车辆换挡的模型预测控制方法。通过分析不同的控制问题和控制需求，采用不同的动力总成系统模型预测系统的未来动态，优化各种控制需求来保证车辆在起步、换挡和急加减速过程中系统的动力性和舒适性，充分考虑了执行机构的饱和、频响受限及某些变量不能超过所设定的阈值等时域硬约束，使系统在很好地满足约束的前提下，提高了动态控制性能。首先，针对AMT车辆起步过程控制问题，初步探索了模型预测控制算法在车辆起步控制中的应用、控制目标的描述及参数调整原则。协调了起步时间短、起步冲击小及滑摩功损失少等相互矛盾的多目标控制需求，充分地考虑了在起步控制过程中由于发动机的转速过低会熄火，转速过高效率低且有飞车危险，以及汽车系统中实际存在的物理约束和干扰等因素。通过滚动优化离合器的摩擦扭矩来实现车辆快速平稳地起步。进一步，考虑离合器摩擦特性、传动轴和驱动轴的扭转弹性等特性的复杂性，以及传动系参数的时变性，建立面向控制(任务)的精确的机理模型是很困难的等因素，根据实际系统在运行或实验过程中积累有大量离线/在线数据，应用数据驱动控制理论和方法来进一步解决实际的起步控制问题，针对汽车动力总成系统动力学复杂和车辆起步过程离合器控制的多目标优化协调问题，提出了AMT车辆起步过程数据驱动预测控制算法，设计了车辆起步过程中离合器滑摩控制器。首先在详细分析起步控制需求基础上，确定了系统的被控输出和起步控制所关注的系统动力学，然后列出所有影响被控输出的因素即输入，对其进行分析分类；最后，考虑到设备安全等因素，设计合理的输入(离合器摩擦扭矩)数据充分激励传动系统中对起步控制具有重要影响的离合器、驱动轴和轮胎的振荡特性等因素。基于所设计的系统输入(离合器摩擦扭矩)输出(离合器扭转速度)数据，根据子空间辨识理论，建立系统输入和输出关系式，用于预测传动系统在起步过程中的未来动态，利用预测控制滚动优化原理，反复求解约束优化问题，将优化控制量作用于系统，完成车辆起步控制任务。相比于传统的基于模型控制方法，数据驱动预测控制方法直接用系统输入输出数据设计多目标优化控制器，避免了模型不匹配和未建模动态等问题。通过Matlab和AMESim联合仿真验证了此控制算法能够保证在发动机不熄火的前提下，缩短了起步时间，提高了起步的平顺性，同时，表明了该控制方法的具有很强的协调多目标优化问题和处理不确定性的能力。其次，考虑到驾驶员在驾驶车辆过程中，常常通过急踩下或松开加速踏板获得动力需求，然而，这一动作往往使得发动机扭矩快速变化，从而驱动轴两侧的转速不同，导致具有弹簧阻尼特性的驱动轴产生振荡，大大降低了乘坐舒适性。为了实现动力需求和改善乘坐舒适性，同时考虑汽车发动机输出扭矩的最大频响受限等因素，提出了基于模型预测控制的AMT车辆防振荡控制算法。通过优化发动机输出的力矩让其更好地稳定在期望值附近来实现驾驶员加减速意图，满足动力需求，同时，在有发动机输出力矩的最大频响受限的约束下，实现了车辆急加减速时产生的传动系扭振抑制。通过在不同条件下进行仿真实验，结果表明：设计的控制器能很好地处理矛盾性需求–保证汽车良好动力的同时提高了驾驶舒适性，通过不同的仿真工况验证了控制器良好的鲁棒性。最后，针对带有比例压力控制阀的自动变速箱换挡过程，提出了基于模型预测控制的AT换挡滑摩速度控制。通过设计合适的目标轨迹来实现矛盾的控制目标，如期望的换档时间和换档冲击，精确地考虑了控制输入（电磁阀电流）的时域硬约束。为了实现状态反馈控制，应用区域极点配置方法设计了压力观测器。通过由AMESim仿真软件搭建的AT整车模型与Matlab所建立的控制器联合仿真，验证了所提出算法的有效性，车辆能够在期望的时间内完成换档，提高了换挡平顺性，减少了离合器磨损。论文对所提出的各种传动系控制算法都进行了较详尽的推导。为了验证其有效性，基于AMESim仿真软件搭建的整车动力学模型，与Matlab联合仿真对所提各种控制算法进行了详细的实验验证，并给出了仿真结果和相关分析，结果表明，文中所提出的控制方法的整体效果是令人满意的。本文的工作还需要进一步的研究和完善，计划继续开展的工作有：(1)研究如何应用在线数据或离/在线数据混合方式进行控制器设计和更新；(2)研究数据驱动控制理论与方法；(3)由于尚未进行实车试验，今后将围绕半实物仿真和实车试验展开进一步的研究。