传统汽车主要以汽油或柴油等石油制品为动力燃料,随着世界经济的日益繁荣,对石油制品的需求量急剧增长,石油的储量与产能越来越无法满足日益增长的消费需求,传统汽车而临着能源短缺的危机。石油制品。在传统汽车的内燃机中燃烧,会通过尾气排放系统释放大量的有毒有害气体,污染环境的同时还会增加温室效应,传统汽车面临着环境危机。为了应对传统汽车所面临的各种危机,研究人员设计开发出多种类型的电动汽车来实现汽车的绿色能源驱动。轮毂电机电动汽车采用可以独立控制的轮毂电机为车辆提供动力,发动机、离合器、变速器、传动轴、差速器、主减速器等传统汽车的机械装置被取消,汽车的动力来源和传递都由轮毂电机来完成。这些与传统汽车机械结构上的不同,使轮毅电机电动汽车在车辆动力学特性方面具有独自的特点。轮毂电机的精准可控性和快速响应性有助于轮毂电机电动汽车对轮胎力进行控制。传统汽车与轮毂电机电动汽车在操纵稳定性控制方法和控制系统结构上不同。汽车行驶过程中的状态参数和路面附着系数对操纵稳定性控制效果具自直接影响,快速获取有效的状态参数和路面附着系数是操纵稳定性控制的前提条件。一些车辆状态参数可以通过传感器等物理设备直接测量,还有一些状态参数和路面附着系数由于相关传感设备缺乏或成本较高等原因而无法直接测量,需要采用软测量技术对这些无法直接测量的参数和系数进行估计。基于上述各种原因,有必要对轮毂电机电动汽车的状态软测量方法和操纵稳定性控制系统展开研究。本文针对四轮独立驱动轮毅电机电动汽车的软测量方法和操纵稳定性控制系统进行研究。软测量方法研究主要针对无轨迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行改进应用研究,并设计车辆状态参数和路面附着系数的联合估计方法。操纵稳定性控制系统研究主要对动态面滑模控制方法进行改进应用研究,并分别设计基于稳定性和基于操纵性的直接横摆力矩控制系统。改进UKF的采样策略采用将比例修正框架与最小偏度单形采样策略结合而构成的比例最小偏度单形采样策略(Scaled Minimal Skew Simplex,SMSS)进行Sigma点采样；改进UKF采用引入虚拟噪声和Sage-Husa时变噪声估计器来降低模型线性化误差和提高估计算法自适应性能;改进UKF采用引入等价变换后的渐消因子来提高估计算法的强跟踪性能;改进UKF最终构成改进比例最小偏度单形无轨迹卡尔曼滤波(Improved Scaled Minimal Skew Simplex-UKF, ISMSS-UKF)算法。采用ISMSS-UKF算法并结合三自由度车辆状态空间模型,以车速、加速度、横摆角速度、质心侧偏角等为车辆状态,以路面附着系数为车辆参数,建立状态估计和参数估计的联合估计方法。基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台,对联合估计方法进行了高附着路面正弦转向输入工况和低附着路面双移线工况的仿真实验,实验结果表明ISMSS-UKF算法在自适应性和强跟踪性等方面的性能得到提高,达到对质心侧偏角、轮胎力等车辆状态参数和路面附着系数的有效估计目的。采用分层设计理念设计了包含信号处理层、管理层、直接横摆力矩控制层和执行层的操纵稳定性控制系统。直接横摆力矩控层中,基于车辆稳定性和操纵性分别设计了直接横摆力矩控制系统,两个控制系统中各自设计有直接横摆力矩控制器和力矩分配器。改进动态面滑膜控制方法采用指数趋近律、动态面滑模控制法、函数替代法相结合来消除抖振,提高滑模控制的时效性和抗干扰性。稳定性直接横摆力矩控制器采用改进动态面滑膜控制方法来控制需求直接横摆力矩,稳定性力矩分配器采用路面附着消耗最小为目标函数并结合消元求解法来进行力矩分配。操纵性直接横摆力矩控制器采用前馈与反馈复合控制方法来控制需求直接横摆力矩,操纵性力矩分配器的目标函数考虑电机相应速度和节能。建立了轮毅电机电动汽车的动力学整车模型和AMESim整车模型。基于MATLAB/Simulink与AMESim联合仿真平台对操纵稳定性控制系统进行了仿真实验验证。采用dSPACE、PC机、液压制动系统和驾驶员系统设计了硬件在环实时测试平台,进行了多种工况下的硬件在环试验。仿真实验和硬件在环试验结果表明,设计的操纵稳定性控制系统中可以良好的对车辆的稳定性和操纵性进行控制。