CN109624732A - 一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，包括：步骤一、根据优化目标函数确定第一主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第一主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配；步骤二、将驱动车轮的实际滑转率与目标滑转率进行对比；当所述实际滑转率不小于所述目标滑转率时，确定车轮的第二主动驱动防滑控制转矩和车轮的被动驱动防滑控制转矩；以及当所述实际滑转率小于所述目标滑转率时，重复进行步骤一；步骤三、根据所述第二主动驱动防滑控制转矩及所述被动驱动防滑控制转矩，得到第三主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第三主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配。

Description

一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法

技术领域

本发明属于电动轮驱动车辆车轮转矩控制技术领域，特别涉及一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法。

背景技术

随着传统内燃机车辆的保有量增加，石油资源在大量被消耗的同时，也造成了严重的环境污染。而电动汽车的诞生能较好地缓解以上两方面的问题。电动轮驱动车辆作为电动汽车的一种，其每个驱动电机驱动一个车轮，可以实现各驱动车轮的转矩独立控制。由于驱动电机将动力系统、传动系统及制动系统集成在电机内部，省去了传统车辆的离合器、变速器等机械结构，使底盘布置更灵活，提高了整车空间利用率；提高了传动效率；同时，驱动车轮的独立可控性和电机的快速响应性，使底盘的电动化控制更容易，为未来汽车的控制智能化提供了条件。

目前，电动轮驱动车辆的驱动防滑控制策略一般有两种：一种是主动驱动防滑控制策略，通过主动控制各驱动车轮滑转率，在车轮出现打滑前就开始控制车轮转矩，可以有效避免车轮打滑，提高车辆的稳定性裕度，但是该驱动防滑方法过度依赖车辆运动参数的识别，对处理器运算性能要求较高，工程实现难度较大；另一种是被动驱动防滑控制策略，可以在识别出车轮滑转后，对车轮滑转率被动控制，一般比较保守，虽然能有效抑制车轮打滑，但是牺牲了整车性能。

发明内容

本发明提供了一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，本发明的主要目的是在驱动防滑诊断的条件下，通过主动驱动防滑控制与被动驱动防滑控制协同工作达到驱动防滑的效果，在保证车辆在稳态行驶工况不会出现车轮过度滑转的前提下，当驱动车轮突然打滑时，能够快速有效地控制驱动车轮滑转率，并且能够保证整车的综合性能。

本方法提供了一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，本发明还有一个目的是在主动驱动防滑控制中，考虑到车辆运行状态变化时电机转矩的剧烈波动，将电机转矩波动控制纳入在线加权优化函数中，进而能够抑制每个控制周期电机转矩波动的大小，减小对电机寿命的影响，改善车辆行驶的稳定性。

本发明提供的技术方案为：

一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，包括：

步骤一、根据优化目标函数确定第一主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第一主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配；

步骤二、将驱动车轮的实际滑转率与目标滑转率进行对比；

当所述实际滑转率不小于所述目标滑转率时，确定车轮的第二主动驱动防滑控制转矩和车轮的被动驱动防滑控制转矩；以及

当所述实际滑转率小于所述目标滑转率时，重复进行步骤一；

步骤三、根据所述第二主动驱动防滑控制转矩及所述被动驱动防滑控制转矩，得到第三主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第三主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配；

其中，所述优化目标函数为：

约束条件为：

式中，C_p(T_mi)为电驱动系统功率损失函数；C_t(T_mi)表示轮胎滑移能量损失，σ_t为轮胎滑移能耗控制权重系数；C_ω(T_mi)表示各车轮的附加横摆力偶矩和需求横摆力偶矩的差值，σ_ω为横摆角速度控制权重系数；C_v(T_mi)为电机转矩波动函数，T_d为总驱动需求力矩，四个车轮对应的驱动力矩之和，T_mimax为电机当前的最大输出转矩，α₁、α₂为加权因子。

优选的是，通过对起始点两侧30Nm区间进行函数曲线拟合得到电驱动系统功率损失函数C_p(T_mi)，其中，

C_p(T_mi)＝p₄T_mi ⁴+p₃T_mi ³+p₂T_mi ²+p₁T_mi+p₀；

式中，p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为拟合系数，T_mi为各驱动轮的转矩。

优选的是，所述轮胎滑移能耗控制权重系数为：

式中，ψ为定值权重系数；λ_i为各驱动车轮的实时滑转率；λ_target为目标滑转率。

优选的是，所述目标滑转率为：

λ_target＝ρ×λ_target1

式中，ρ为车速修正因子，λ_target1为基本目标滑转率；

其中，所述车速修正因子为：

式中，v为车速。

优选的是，采用模糊推理的方法得到所述横摆角速度权重系数σ_ω，包括如下步骤：

步骤1、将车速作为横摆角速度偏差率作为输入变量，将横摆角速度控制权重系数作为输出变量，并且所述输入变量和所述输出变量均选用三角形隶属度函数；

其中，设定车速的变化范围为0-150km/h，模糊论域为[0,50,100]，3个模糊子集为：S、M、B；

设定横摆角速度偏差率的变化范围为-0.1到0.1，模糊论域为[-6,-4,-2,0,2,4,6]，7个模糊子集为：NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB；

设定横摆角速度控制权重系数的变化范围为0到2，模糊论域为[0,2,4,6]4个模糊子集为：ZE、PS、PM、PB；

步骤2、制定模糊控制规则，包括：

保证车辆稳定性行驶的前提下，允许出现横摆角速度跟随偏差；

车速为高速时，横摆角速度控制权重系数不为零；

步骤3、采用加权平均法解模糊化，得到所述横摆角速度权重系数σ_ω。

优选的是，横摆角速度控制权重系数的基本论域和模糊论域对应关系为：

式中，x_w1是模糊论域中的横摆角速度控制权重系数；y_w1是基本论域中横摆角速度控制权重系数。

优选的是，所述电机转矩波动函数为：

式中，T_mi(k-1)为上一控制周期电机转矩；T_mi(k)为当前控制周期电机转矩。

优选的是，在所述步骤二中，确定车轮的被动驱动防滑控制转矩的方法为：

T_ei＝ΔT_ei+T_θi；

式中，T_θi为初始需求转矩，ΔT_ei为补偿转矩。

优选的是，在所述步骤二中，采用PID控制器对车轮进行控制得到补偿转矩ΔT_ei，

式中，ω_i为车轮实际转速，ω_target为车轮期望转速，e_i为车轮实际转速ω_i与车轮期望转速ω_target的差值；k_p为PID控制器的比例系数，k_i为PID控制器的积分系数，k_d为控制器的微分系数。

优选的是，在所述步骤三中，得到第三主动驱动防滑控制转矩的方法包括如下步骤：

步骤a、根据车轮的第二主动驱动防滑控制转矩，以及车轮的被动驱动防滑控制转矩判断处于划转状态的车轮的个数；

步骤b、基于三自由度车轮动力学模型，求解得到所述第三主动驱动防滑控制转矩。

本发明的有益效果是：

(1)本方法提供的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，采用多层驱动防滑控制，可以根据驱动轮的滑转状态进行相应的驱动防滑模块的选择，相比于单层驱动防滑控制，多层驱动防滑控制工作更加可靠，当车辆突然出现打滑时，可以更加迅速的控制车轮滑转；在驱动防滑控制的同时，保证了整车的综合性能。

(2)本方法提供的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，在驱动力在线优化模块中，考虑到车辆运行状态变化时电机转矩的剧烈波动，将电机转矩波动控制纳入在线加权优化函数中，进而能够抑制每个控制周期电机转矩波动的大小，减小对电机寿命的影响，改善车辆行驶的稳定性。

附图说明

图1为本发明所述的电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法的控制主流程图。

图2为本发明所述的电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法的目标滑转率的计算流程图。

图3为本发明所述的电动轮驱动车轮的多层驱动防滑控制方法的车速隶属度函数图。

图4为本发明所述的电动轮驱动车轮的多层驱动防滑控制方法的横摆角速度偏差率隶属度函数图。

图5为本发明所述的电动轮驱动车轮的多层驱动防滑控制方法的横摆角速度控制权重系数隶属度函数图。

图6为本发明所述的电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法的驱动防滑判断模块的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1所示，本发明提供了一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，通过驱动力在线优化模块、底层驱动防滑控制模块和驱动防滑判断模块这三个模块的协同配合工作，达到控制车轮滑转，提高车辆行驶的稳定性的目的。

所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，包括以下步骤：

步骤一、电动轮驱动车辆正常行驶时，在线优化模块进行主动驱动防滑控制。车辆根据在线优化模块求解得到的驱动转矩进行分配，该分配方法能够在保证整车性能最优的同时，抑制车轮滑转，提高车辆正常行驶过程中的稳定性裕度。

步骤二、当车辆的驱动转矩突然增加或突然进入低附着路面时，车轮出现打滑趋势，在线优化模块持续优化车轮滑转率。同时，对驱动车轮的实际滑转率与目标滑转率进行对比，若实际滑转率大于或等于目标滑转率，此时，底层驱动防滑控制模块也被启动，进行被动驱动防滑控制。

步骤三、底层驱动防滑控制模块启动后，在线优化模块持续优化得到各驱动车轮的驱动转矩，但是该驱动转矩并不直接用来控制电机转矩，而是和底层防滑控制模块得到的驱动转矩一起传递到驱动防滑判断模块。

步骤四、驱动防滑判断模块接收到两个模块传来的两组驱动转矩值，通过对比分析得到各车轮的滑转情况，并以此指定在线优化模块下一步优化的驱动转矩初始值。

步骤五、在线优化模块以该驱动转矩值作为优化初始值，重新优化各驱动车轮的转矩。驱动防滑判断模块再次通过对比在线优化和底层防滑的输出转矩可以判定在线优化是否可以达到驱动防滑的控制效果，如果能达到相同控制效果而且各驱动车轮滑转率达到在线优化的接管条件，在线优化模块重新接管控制，保持驱动转矩限制一段时间后解除。如果不能达到相同控制效果，底层驱动防滑控制模块持续控制，驱动防滑判断模块重新对比分析，设定新的驱动转矩值，以此循环。

步骤六、在线优化模块将最终得到的驱动转矩值传给各驱动轮的轮毂电机控制器。

本发明提供的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法中各模块的具体工作原理如下:

模块一、驱动力在线优化模块即为多目标优化模块，该模块为主动驱动防滑控制部分，所构建的优化目标函数如下：

目标函数：

约束条件：

式中，T_d为总驱动需求力矩，为驱动防滑判断模块输出的四个车轮对应的驱动力矩之和，T_mimax为电机当前转速的最大输出转矩，α₁、α₂为加权因子，其值的大小取决于驱动防滑判断模块判断的车轮滑转类型，具体取值如下式所示：

式中，n(ΔT＝0_i)为发生滑转的驱动车轮的数量。

目标函数的第一项J₁用来控制电机能耗。作为一种优选，只对起始点附近30Nm区间进行四次函数曲线拟合，具体表达式如下：

J₁＝C_p(T_mi)＝p₄T_mi ⁴+p₃T_mi ³+p₂T_mi ²+p₁T_mi+p₀；

式中，p₀、p₁、p₂、p₃、p₄是在某一转速下转矩、电机效率的四次拟合系数，T_mi为各驱动轮的转矩。

目标函数的第二项J₂用来控制各驱动车轮滑转率，通过控制轮胎滑移能耗可以起到控制车轮滑转率的效果，具体可以用下式表示：

J₂＝σ_tC_t(T_mi)；

其中，σ_t为轮胎滑移能耗控制权重系数。作为一种优选，选定σ_t的值随着车轮滑转率的变化能够进行自适应变化。具体确定方式可用下式表示：

式中，ψ为定值权重系数，λ_i为各驱动车轮的实时滑转率，λ_target为目标滑转率。当车轮的滑转率增大，车轮产生打滑的可能性就增大，因此σ_t的取值也相应变大，控制车轮滑转率的权重在在线优化过程中越来越大。

在本发明中目标滑移率λ_target采用修正法确定。目前多数驱动防滑控制系统是采用一个固定的、人为设定的最佳滑移率作为控制目标参量，并以此为根据将车轮的实际滑移率与之对比来进行控制。但此类选取方法没有考虑到道路状况对目标滑移率、车轮速度及角加速度等参量变化的影响。因此本发明采用一种综合方法来确定目标滑移率，基本流程为：根据路面附着确定基本目标滑转率，再根据各影响因素对基本目标滑转率进行修正，确定最终的目标滑转率。

如图2所示，目标滑移率计算过程如下：

第1步、估算基本目标滑转率。

基本目标滑转率的确定方法多已成熟，此处选用u-λ曲线估算法确定λ_target1，此处不进行详细描述，此项不构成对本发明的实质性创新。其中，路面附着系数μ的估算可基于大数据进行识别，具体过程为：

(1)建立路面图片数据库，按照图片处理后得到的信息和相应的路面附着系数作为比较信息存储在车辆ECU后台。

(2)车载摄像头实时拍摄路面信息，传给ECU进行图片预处理。

此处选用SAID双域图像消噪算法，去除图片的杂质、噪声等不相关特征。

(3)提取图片关键特征。此处采用能够描述纹理的LBP算子进行特征提取。该算子的公式如下：

P为圆周上的像素点个数，R为圆周半径，n_c为邻域中心像素值，s(x)为圆周上的像素点的像素值，LBP_P,R为LBP编码。

将预处理后的图片划分为4×4个互不重叠的区域，分别统计每个区域的LBP直方图。然后以先行后列的顺序将各个直方图级联，级联后的特征即为整幅图像的LBP直方图。

(4)将后台图像的LBP直方图与实时路面图像进行相似计算，具体公式如下：

式中，g_i为后台图像的直方图，s_i为实时路面图像的直方图，N为直方图抽样个数，Q为图像相似度值。当对后台全部图像进行相似度比对后，取Q值最大的后台图像作为识别的最终路面，读取相应的路面附着系数，即为此时车辆运行的路面附着系数。

第2步、确定修正因子。

因为在车速较大时，较大的目标滑转率会导致目标轮速和车速差值较大。因此根据车速对目标滑转率进行修正的具体方法为：在低速时增大目标滑转率，提高控制的平稳性；高速时减小目标滑转率，保证汽车的行驶稳定性。车速修正因子根据线下试验拟合曲线确定用如下公式进行计算：

第3步、采用修正因子对基本目标滑移率修正，确定目标滑移率。

车速修正因子与基本目标滑转率的乘积即为目标滑转率，计算公式如下：

λ_target＝ρ×λ_target1

C_t(T_mi)表示为轮胎滑移损耗，具体可以表示为：

式中，n_i为各驱动车辆对应的电机转速；λ_i为各驱动车轮的滑移率，具体计算如下式：

式中，ω_i为驱动轮的转速，R_ω为驱动轮的滚动半径，u_i为轮心速度。

目标函数第三项J₃用来控制横摆角速度误差。通过控制附加横摆力偶矩的大小，间接控制横摆角速度。具体计算方式如下：

J₃＝σ_ωC_ω(T_mi)

式中，C_ω(T_mi)为各车轮的附加横摆力偶矩和需求横摆力偶矩的差值，具体可以表示为：

式中，M_r为附加横摆力偶矩，M_d为需求横摆力偶矩，L_i(i＝1～4)为车轮绕质心Z轴旋转的力臂，可以表示为：

式中，L_f为前轴到质心的距离，δ_fi为左前轮转角，δ_fo为右前轮转角，B为轮距。

σ_ω为横摆角速度控制权重系数。该权重系数不是越大越好，横摆角速度权重系数过大可能会影响整车的经济性，车辆行驶过程中应该根据车辆的运行状况动态调整横摆角速度权重系数的大小。

作为一种优选，本发明采用模糊推理的方法获取横摆角速度权重系数的大小。本发明中此项权重系数由车速和横摆角速度偏差率两个变量推理得到，具体过程如下：

第1步、确定隶属度函数。本发明中输入变量车速、横摆角速度偏差率和横摆角速度控制权重系数均选用三角形隶属度函数，该隶属度函数运算相对简单而且能满足控制精度要求。

本发明选取车速的变化范围为0-150km/h，在其模糊论域[0,50,100]上定义三个模糊子集：S(低速)、M(中速)、B(高速)，车速的隶属度函数如图3所示。

定义横摆角速度偏差率为：

选取横摆角速度偏差率变化范围-0.1到0.1，在其模糊论域[-6,-4,-2,0,2,4,6]上定义7个模糊子集：NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZE(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)，横摆角速度偏差隶属度函数参阅图4。

考虑到车辆不同运行状况横摆角速度控制权重系数变化较大，横摆角速度控制权重系数的基本论域和模糊论域对应关系采用指数对应关系，如下式：

式中，x_w1是模糊论域中的横摆角速度控制权重系数；y_w1是基本论域中横摆角速度控制权重系数。

选取横摆角速度控制权重系数的变化范围为0到2，在其模糊论域[0,2,4,6]上定义4个模糊子集：ZE(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大)，横摆角速度控制权重系数隶属度函数如图5所示。

第2步、制定模糊规则。结合车辆动力学相关原理和已有的线下仿真经验，在制定模糊规则时应该遵循以下几点：

(1)允许适当大小的横摆角速度跟随偏差。横摆角速度控制只是在线优化目标函数中的一部分，在保证车辆稳定性行驶的前提下，允许出现一定大小的横摆角速度跟随偏差。

(2)稳定性控制优先。当车辆存在失稳风险时，应该优先保障车辆行驶稳定性。相对应的，车速较高时，即使横摆角速度偏差率很小，横摆角速度控制权重系数也不能为零。

具体控制规则如表1所示。

表1横摆角速度控制权重系数规则表

第3步、解模糊化。本发明解模糊化选用加权平均法，把模糊论域中的每个元素当作隶属度函数μ(x_i)的加权系数，用其加权平均值作为模糊控制器的输出结果，如下式所示：

式中，x_w1为采用加权平均法解模糊化的输出结果；x_i为对应权重系数在模糊论域中的数值；μ(x_i)为x_i对应隶属度函数值。

之后，根据之前设定的基本论域和模糊论域的关系即可得到σ_ω。

目标函数第四项J₄用来抑制电机转矩剧烈波动。由于在求解在线优化函数时，可能存在多个最优解，而且这些最优解可能分布的比较分散，只通过求解在线优化函数进行转矩优化分配，可能会导致驱动车轮电机转矩波动较大，因此在目标函数中引入J₄项。该项只会限制每个控制周期电机转矩波动的大小，并不会对在线优化的结果产生太大的影响，可以表示为：

式中，T_mi(k-1)是上一控制周期电机转矩；T_mi(k)是当前控制周期电机转矩。

作为一种优选，本发明选用粒子群优化算法求解该问题。值得说明的是，本发明选取的在线优化求解方法为粒子群优化算法，但本发明所述的转矩优化分配方法不限于此方法，也可按需选用其他优化求解方法。

模块二、底层驱动防滑控制模块。该模块为被动驱动防滑控制控制部分，其具体工作原理为：当车轮滑移率大于或等于目标滑移率时，即λ≥λ_target，判断车轮处于滑移状态，进行被动驱动防滑控制。

该模块采用PID控制器对车轮转速进行控制，得到补偿转矩ΔT_ei，具体计算公式如下：

式中，ω_i为车轮实际转速，ω_target为车轮期望转速，e_i为车轮实际转速ω_i与车轮期望转速ω_target的差值，是该控制器的输入量；k_p为PID控制器的比例系数，k_i为PID控制器的积分系数，k_d为控制器的微分系数。

将补偿转矩ΔT_ei与将初始需求转矩T_θi相加，得到底层驱动防滑控制模块输出的指令转矩，具体公式如下：

T_ei＝ΔT_ei+T_θi

式中，T_θi为初始需求转矩，具体计算公式如下：

模块三、驱动防滑判断模块。由于底层驱动防滑控制模块只对滑转车轮进行控制，未对未滑转车轮进行控制，因此可能在控制过程中产生非期望的横摆力矩，进而导致车辆产生横向位移。为了解决这个问题，此模块需要进行力矩的再次分配。该模块通过对比分析驱动力在线优化模块与底层驱动防滑控制模块所输出的驱动转矩，判定此时各驱动车轮出现打滑的具体情况。并根据四个车轮的滑转情况，在底层驱动防滑控制的基础上，再次调节四个车轮的驱动力矩并传递给在线优化模块，作为再次优化的驱动力矩的初始值。

如图6所示，驱动防滑诊断控制模块的工作流程如下：

第1步、判断车辆的滑移现象类型。具体判断公式如下：

ΔT_i＝T_mi-T_ei

式中，ΔT_i为在线优化模块与底层驱动防滑控制模块传来的两个驱动转矩差。若ΔT_i＝0，则可判断此时该车轮处于正常行驶状态；若ΔT_i≠0，则可判断此时该车轮处于滑转状态。据此可将滑移现象分为：单轮滑转，两轮滑转，三轮滑转。

第2步、基于三自由度车轮动力学模型，求解再次调节后的车轮驱动转矩。

本发明在此模块中只考虑车辆的直线行驶状态，因而认为车轮转角δ为0，车轮侧向力F_yi为0；为了确保车辆不产生非期望的横摆力矩，横摆角加速度也应为0。因此，简化后的三自由度车轮动力学模型的横摆运动方程为：

满足上式的充分条件，如下式：

式中，I_z为电动轮驱动车辆车身绕Z轴的转动惯量，F_xi(i＝1,2,3,4),分别为左前、右前、左后、右后轮轮胎的纵向力。

考虑到车轮的驱动力与驱动力矩的转换关系，则：

考虑到第1步判断得到的各类车轮滑移现象及轮毂电机的最大转矩输出，具体分类如下：

当判断车辆为单轮滑转时，以左前轮为例，再次调节后的驱动转矩为：

T_d1＝T_d2＝min{T_e1,T_θ2,T_max}

T_d3＝T_d4＝min{T_θ3,T_θ4,T_max}

当判断车辆为两轮滑转且为同轴滑转时，以前轴车轮为例，再次调节后的驱动转矩为：

T_d1＝T_d2＝min{T_e1,T_e2,T_max}

T_d3＝T_d4＝min{T_θ3,T_θ4,T_max}

当判断车辆为两轮滑转且为同侧滑转时，以左侧车轮为例，再次调节后的驱动转矩为：

T_d1＝T_d2＝min{T_e1,T_θ2,T_max}

T_d3＝T_d4＝min{T_e3,T_θ4,T_max}

当判断车辆为三轮滑转时，以左前、右前、左后车轮为例，再次调节后的驱动转矩为：

T_d1＝T_d2＝min{T_e1,T_e2,T_max}

T_d3＝T_d4＝min{T_e3,T_θ4,T_max}

其中，T_max为轮毂电机的最大转矩输出。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、根据优化目标函数确定第一主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第一主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配；

步骤二、将驱动车轮的实际滑转率与目标滑转率进行对比；

当所述实际滑转率不小于所述目标滑转率时，确定车轮的第二主动驱动防滑控制转矩和车轮的被动驱动防滑控制转矩；以及

当所述实际滑转率小于所述目标滑转率时，重复进行步骤一；

步骤三、根据所述第二主动驱动防滑控制转矩及所述被动驱动防滑控制转矩，得到第三主动驱动防滑控制转矩，并且根据所述第三主动驱动防滑控制转矩进行车轮转矩分配；

其中，所述优化目标函数为：

约束条件为：

式中，C_p(T_mi)为电驱动系统功率损失函数；C_t(T_mi)表示轮胎滑移能量损失，σ_t为轮胎滑移能耗控制权重系数；C_ω(T_mi)表示各车轮的附加横摆力偶矩和需求横摆力偶矩的差值，σ_ω为横摆角速度控制权重系数；C_v(T_mi)为电机转矩波动函数，T_d为总驱动需求力矩，四个车轮对应的驱动力矩之和，T_mimax为电机当前的最大输出转矩，α₁、α₂为加权因子。

2.根据权利要求1所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，通过对起始点两侧30Nm区间进行函数曲线拟合得到电驱动系统功率损失函数C_p(T_mi)，其中，

C_p(T_mi)＝p₄T_mi ⁴+p₃T_mi ³+p₂T_mi ²+p₁T_mi+p₀；

式中，p₀、p₁、p₂、p₃、p₄为拟合系数，T_mi为各驱动轮的转矩。

3.根据权利要求2所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，所述轮胎滑移能耗控制权重系数为：

式中，ψ为定值权重系数；λ_i为各驱动车轮的实时滑转率；λ_target为目标滑转率。

4.根据权利要求3所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，所述目标滑转率为：

λ_target＝ρ×λ_target1

式中，ρ为车速修正因子，λ_target1为基本目标滑转率；

其中，所述车速修正因子为：

式中，v为车速。

5.根据权利要求4所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，采用模糊推理的方法得到所述横摆角速度权重系数σ_ω，包括如下步骤：

步骤1、将车速作为横摆角速度偏差率作为输入变量，将横摆角速度控制权重系数作为输出变量，并且所述输入变量和所述输出变量均选用三角形隶属度函数；

其中，设定车速的变化范围为0-150km/h，模糊论域为[0,50,100]，3个模糊子集为：S、M、B；

设定横摆角速度偏差率的变化范围为-0.1到0.1，模糊论域为[-6,-4,-2,0,2,4,6]，7个模糊子集为：NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB；

设定横摆角速度控制权重系数的变化范围为0到2，模糊论域为[0,2,4,6]4个模糊子集为：ZE、PS、PM、PB；

步骤2、制定模糊控制规则，包括：

保证车辆稳定性行驶的前提下，允许出现横摆角速度跟随偏差；

车速为高速时，横摆角速度控制权重系数不为零；

步骤3、采用加权平均法解模糊化，得到所述横摆角速度权重系数σ_ω。

6.根据权利要求5所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，横摆角速度控制权重系数的基本论域和模糊论域对应关系为：

式中，x_w1是模糊论域中的横摆角速度控制权重系数；y_w1是基本论域中横摆角速度控制权重系数。

7.根据权利要求6所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，所述电机转矩波动函数为：

式中，T_mi(k-1)为上一控制周期电机转矩；T_mi(k)为当前控制周期电机转矩。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，在所述步骤二中，确定车轮的被动驱动防滑控制转矩的方法为：

T_ei＝ΔT_ei+T_θi；

式中，T_θi为初始需求转矩，ΔT_ei为补偿转矩。

9.根据权利要求8所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，在所述步骤二中，采用PID控制器对车轮进行控制得到补偿转矩ΔT_ei，

式中，ω_i为车轮实际转速，ω_target为车轮期望转速，e_i为车轮实际转速ω_i与车轮期望转速ω_target的差值；k_p为PID控制器的比例系数，k_i为PID控制器的积分系数，k_d为控制器的微分系数。

10.根据权利要求9所述的适用于电动轮驱动车辆的多层驱动防滑控制方法，其特征在于，在所述步骤三中，得到第三主动驱动防滑控制转矩的方法包括如下步骤：

步骤a、根据车轮的第二主动驱动防滑控制转矩，以及车轮的被动驱动防滑控制转矩判断处于划转状态的车轮的个数；

步骤b、基于三自由度车轮动力学模型，求解得到所述第三主动驱动防滑控制转矩。