电动汽车续驶里程试验是国家法规规定的新车准许生产的强制性试验之一。采用电动汽车转毂驾驶机器人在转毂上进行续驶里程试验,可以缓解人工驾驶和现有的机械式驾驶机器人在电动汽车续驶里程试验中存在的成本高、耗时长和错误率高等问题,试验数据的客观性、重复性和准确性也大大提高,对于提高我国电动汽车试验水平和保证电动汽车的研发进度都具有重要的意义。本文以电动汽车续驶里程试验系统项目为背景,利用电动汽车结构和控制上独特性,依托自行设计的电动汽车转毂驾驶机器人,采用电信号完成对车辆的控制,以改善和提高电动汽车转毂驾驶机器人的驾驶性能和车速跟踪精度为目的,理论和实践相结合,在电动汽车系统建模、车辆模型参数辨识和控制算法等方面开展相关的研究工作。本论文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)对电动汽车系统建模进行了研究。本文通过分析电动汽车纵向动力学特性,建立了输入为电机期望扭矩输出为车辆速度的电动汽车纵向动力学模型。由于电动汽车的动力学模型具有通用性,不能体现车辆之间的差异性,很难运用到实际的车辆试验中。本文借鉴了传统电动汽车动力学建模方法的不足性,对电动汽车控制策略进行研究,建立了输入为加速踏板开度输出为电机期望扭矩的电动汽车控制策略模型。将电动汽车纵向动力学模型和控制策略模型进行合并,得到电动汽车通用模型。(2)对电动汽车车辆模型参数辨识方法进行了研究。为了使建立的电动汽车通用模型和实际车辆相匹配,对电动汽车通用模型进行了在线参数辨识。首先利用最小二乘法针对电动汽车纵向动力学模型进行在线参数辨识;然后利用最小二乘法对电动汽车控制策略模型进行多项式拟合,实现对电动汽车控制策略模型的参数辨识,并根据实车测量的数据对电动汽车通用模型进行了校验。试验结果表明利用最小二乘法进行车辆参数辨识具有准确性和有效性。(3)对电动汽车速度控制方法进行了研究。简要介绍了PID控制器参数整定和优化方法,为了实现电动汽车车辆速度对设定工况的准确跟随并降低加速踏板的“扇动”,设计了基于粒子群算法的PID控制器,实现了PID控制器参数的在线优化。并从速度跟踪精度、速度出错率、加速踏板重复性和加速踏板平滑性等四个方面对驾驶机器人性能进行评价,并与人类驾驶员驾驶性能进行比较。试验结果表明,基于粒子群算法的PID控制方法能有效克服常规PID控制方法存在的车速波动大、系统适应性差等问题,电动汽车转毂驾驶机器人驾驶能实现对加速踏板的平滑控制,且控制重复性高,和人类驾驶员比较具有更高的优越性,完全可以代替人类驾驶员进行电动汽车续驶里程试验。