随着人们对交通安全问题的日益关注,车辆主动安全已经成为汽车行业的研究热点。汽车侧向稳定性控制系统是主动安全系统的重要组成部分,对汽车行驶安全具有不可忽视的作用,因此众多汽车制造商和零部件供应商将大量的资金投入到系统研发中。针对传统的DYC和AFS系统之间存在相互干扰、系统对环境和参数变化鲁棒性差的问题,本文在对车辆稳定性控制系统进行深入研究的基础之上,以横摆角速度和侧向加速度跟踪控制为目标,采用自适应模型预测控制算法和横摆力矩优化分配理论制定DYC和AFS系集成控制策略,,精确计算车轮制动力和转向轮转角,进一步提高车辆的侧向稳定性。文章首先对汽车动力学模型进行分析,忽略其非线性特性,考虑纵向速度变化对横摆角速度和侧向加速度的影响,建立能够反映横摆运动特性的二自由度LPV汽车模型,纵向速度为模型的变化参数。在不同工况下分别将LPV模型、LTI模型与高精度CarSim模型进行仿真分析,结果表明LPV模型能准确描述车辆的横摆运动,其精度高于LTI模型。采用基于LPV模型的预测控制算法设计自适应模型预测控制器,将AFS和DYC的集成问题转化为二次规划问题。在每个控制周期内,控制器根据纵向速度更新预测模型,利用状态观测器获取车辆状态,采用QP算法求解二次规划问题,计算当前时刻的最佳附加横摆力矩和前轮转角。在横摆力矩分配环节,分别在驱动和制动工况下制定横摆力矩分配策略。文章重点分析车轮制动力和横摆力矩的关系,基于效率最高原则选用单轮制动方法,根据车辆状态确定各个车轮制动力。为了对集成控制策略进行验证,本文搭建CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真实验平台,通过对开路面制动实验、双移线实验下和正弦迟滞实验对系统的控制效果进行仿真分析,随后通过不同车速下的转向盘角阶跃输入实验分析系统对速度变化的鲁棒性。仿真结果表明,集成控制系统能够有效提高车辆的侧向稳定性,并且控制策略对速度变化具有很好的鲁棒性。