随着电动汽车产业发展,分布式驱动电动汽车以其动力性好、传动效率高、结构紧凑等优点已经成为研发重点和热点之一。本文以线控分布式驱动纯电动乘用车为研究对象,重点开展了分布式驱动电动汽车的横摆稳定性控制策略研究。首先,在CarSim中建立车身系统、空气动力学系统、转向系统、传动系统、悬架系统、制动系统模型,在Matlab/Simulink中建立了轮胎模型、驾驶员模型及电机模型。结合两方面模型建立了完整的轮毂电机驱动整车动力学模型。其次,为了获取准确的车辆状态参数,基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法分别估计车辆行驶状态参数,以方向盘转角和纵向加速度为输入,以横向加速度为观测变量,进行车辆质心侧偏角和横摆角速度的估计。将估计结果与整车模型输出的参数进行对比,结果证明,这两种滤波算法都可以有效的估计车辆状态参数,并且无迹卡尔曼滤波算法的估计精度高于扩展卡尔曼滤波。第三,基于模糊控制对系统测量噪声进行自适应调整,通过联合仿真表明这种自适应无迹卡尔曼滤波方法比无迹卡尔曼滤波方法对车辆参数的估计精度更高,在双移线工况下的质心侧偏角估计中,精度提高了7.1%,横摆角速度的估计中,精度提高了4.6%。在蛇形工况下的质心侧偏角估计中,精度提高了6.7%,在横摆角速度的估计中,精度提高了4.7%。第四,开展了横摆稳定性算法研究,采用分层控制策略,上层运动跟踪层采用基于滑模控制的横摆角速度控制算法,下层转矩分配采用平均分配,进行了双移线工况和蛇形工况的仿真与分析,仿真结果说明,横摆稳定性控制算法能在极限工况下大大改善分布式驱动电动汽车的横摆稳定性。最后,通过半实物仿真平台验证了控制算法的有效性,试验证明,在横摆稳定性控制系统的作用下,车辆在双移线工况中质心侧偏角幅值下降了40.5%,车辆横摆角速度幅值下降了52%,车辆在蛇形工况中质心侧偏角幅值下降了32.3%,车辆横摆角速度下降了36.7%,可以证明在控制系统的作用下,车辆的横摆稳定性和轨迹保持能力都有了很大提升。