CN110091914A - 一种分布式汽车多工况识别差速转向方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种分布式汽车多工况识别差速转向方法及系统，系统共有四大模块，数据采集分析模块负责车辆实时信息采集与诊断，多工况识别模块首先进行工况识别，是直行还是转向，若是转向工况，需进一步识别是原地转向、驱动转向、制动转向以及滑行转向；待转向工况识别完成后，转矩分配控制模块则在相应的工况中完成对内外侧电机转矩的合理分配，建立模糊控制规则库，输出为转矩分配系数/滑行转矩系数，为进一步考虑转向的安全与操纵稳定性，引入了横摆角速度用于实时修正转矩分配系数/滑行转矩修正系数，从而改变内外侧电机目标转矩差，保证了在极限工况下转向安全与稳定；最终输出数据模块输出内外侧电机目标转矩用于实时控制电机。

Description

一种分布式汽车多工况识别差速转向方法及系统

技术领域

本发明属于分布式驱动汽车技术领域，尤其是涉及一种分布式汽车多工况识别差速转向方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，电动技术以及储能技术的不断突破，电动汽车在所有车辆中的占比越来越大，能源短缺与环境污染问题对世界汽车工业产生了巨大影响，人们对汽车环保性和经济性要求越来越高，具有新技术、新结构的电动汽车已经成为汽车行业发展的必然趋势。然而传统的电动汽车与燃油汽车一样，采用集中控制的方式，即采用一个集中的电动机，通过变速器等装置将电动机的驱动力输出到每个车轮，在转向时依然采取传统助力转向结构，因此现有技术中的电动汽车的转向方式依然还有改进空间。

分布式驱动电动汽车，是通过在汽车的每个车轮中或车轮旁都设置一个电动机，并通过动力电池将驱动电能输出到每个电动机中，从而控制每个车轮的驱动，由于是采用直接驱动的方式，因此分布式驱动电动汽车相比于集中式驱动电动汽车，可以通过充分利用电动轮驱动汽车各车轮转矩可独立控制的特点，利用左右前轮不同转矩产生的转矩差来实现对转向的助力。差速助力转向系统省去了传统助力转向系统助力输出部件，同时控制器可集成至整车控制器中，结构紧凑，占用空间小，降低了成本。但在车辆的实际运行时，由于车辆转向时的复杂性，现阶段差速转向控制系统还不能识别车辆所处的运动状态，只能单纯的依据输入的数据带入固有的车辆动力学模型中进行计算从而输出理想的转矩，但是车辆运行的实际情况十分复杂，实际值不一定是计算出来的理想值，这样无疑会对整车转向时的稳定性产生影响，某些极限工况下可能造成车辆失稳。所以必须对车辆的运行状态进行不间断的判断，通过识别不同的工况，使车辆转向在不同的状态下采取不同的控制策略，从而实现整车平稳的转向。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，以解决上述背景技术中提到的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，具体包括如下步骤：

(1)采集车辆在行驶过程中的整车数据；

(2)根据整车数据识别在实际运行情况中的车辆工况状态；

(3)根据不同的车辆工况状态完成内外侧电机转矩的分配；

(4)输出内外侧电机目标转矩，实时控制电机。

进一步的，所述整车数据包括但不限于车辆车速、方向盘转角α、横摆角速度、油门踏板开度、刹车踏板开度。

进一步的，所述车辆工况状态分为车辆静止、沿直线行驶、原地转向和行驶中转向，其中行驶中转向又分为驱动转向、制动转向以及滑行转向，在驱动工况、制动工况和滑行工况中又分为高速工况和低速工况。

进一步的，不同的运行工况状态判断方法如下：

判断方向盘转角的绝对值是否大于转角余量，若小于，则车辆不进行转向操作；再进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆沿直线行驶，无转向操作，若车速不大于零，车辆保持原地静止不动；

若方向盘转角的绝对值大于转角余量，则车辆进行转向状态的判断，进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆行驶中转向，需要后续判断高低速状态，若车速不大于零，车辆为原地转向。

进一步的，判断车辆行驶中转向状态后，根据是否有刹车踏板信号判断驾驶员是否有减速转向意图，若有刹车踏板信号，则为制动过程中转向，若无刹车踏板信号则进入下一步判断，判断是否有加速踏板信号，若无加速踏板信号，则为滑行转向，在滑行转向下再以40km/h为依据，若大于为高速滑行转向，若低于为低速滑行转向；下一步判断车速，若车速大于40km/h则为高速转向，车辆采取高速转矩分配策略，若低于40km/h则为正常转向；进一步判断车速是否大10km/h，若大于则为低速转向，若小于10km/h，则为超低速转向。

进一步的，若检测到当前状态为直线行驶，则将整车需求转矩平均分配，

式中：EM1TargetTrq为左电机的目标转矩(N.m)；

EM2TargetTrq为右电机的目标转矩(N.m)；

VehDmdTrq为整车需求转矩(N.m)。

进一步的，若检测到当前状态为原地转向，则内侧电机目标转矩为零，外侧转矩为整车需求转矩；

EM1TargetTrq＝0 (3)

EM2TargetTrq＝VehDmdTrq (4)。

进一步的，若检测到当前状态为驱动转向或者制动转向，建立第一模糊控制器，第一模糊控制器输出为转矩分配系数，通过实时采集横摆角速度，建立第二模糊控制器修正转矩分配系数。

进一步的，若检测到当前状态为滑行转向，建立滑行转向工况下的第三模糊控制器，以车速和方向盘转角为输入，输出为滑行转矩系数，用于实时调节内侧电机滑行回馈转矩，从而改变内外侧电机转矩差，通过实时采集横摆角速度，建立第四模糊控制器修正转矩分配系数。

相对于现有技术，本发明所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法具有以下优势：

1)本发明的多工况识别模块覆盖全面，包含：静止、直线和转向，转向工况分为：原地转向和行驶中转向，行驶中转向又分为：驱动工况、制动工况和滑行工况，在驱动工况、制动工况和滑行工况中又分为高速工况和低速工况；

2)在行车过程中，无加速踏板信号和制动踏板信号时进入滑行转向工况，这样可避免车辆在滑行过程中，驾驶员拨动方向盘无法转向的问题，采取了内侧车轮进行滑行再生制动的方式减少内侧电机转速；

3)在驱动转向工况和制动转向工况中采用模糊控制策略，以横摆角速度作为观测器，若超过其极限阀值则进行相应的转矩补偿，减小内外车电机目标转矩差，保证车辆实现安全平稳转向功能；若低于横摆角速度极限阀值，则可以根据建立的模糊控制规则适当的增大内外侧转矩差，以提高转向灵敏度；

4)在滑行转向工况中，设计了模糊控制器，模糊控制器输出为滑行转矩系数，采取内侧电机再生制动，外侧电机自由滑行的方式，实时调整内侧电机转矩，同时以横摆角速度作为观测器，用于实时修正内外侧电机目标转矩差，实现滑行工况下安全平稳转向功能。若低于横摆角速度极限阀值，则可以根据建立的模糊控制规则适当的增大内外侧转矩差，以提高转向灵敏度。

本发明的另一目的在于提出一种分布式驱动汽车的转向系统，具体的方案如下：

一种分布式驱动汽车的转向系统，包括依次连接的数据采集分析模块、多工况识别模块、转矩分配控制模块以及输出数据模块，

所述数据采集分析模块用于车辆实时信息的采集与诊断，包括但不限于车辆实时车速、加速踏板、制动踏板、档位和方向盘转角；

所述多工况识别模块根据数据采集分析模块所提供的数据，分析车辆在实际运行情况中所处于的工况状态，首先进行工况识别，是直行还是转向，若是转向工况，需一步识别是原地转向、驱动转向、制动转向以及滑行转向；

所述转矩分配控制模块用于在相应的工况中完成对内外侧电机转矩的分配，通过建立模糊控制规则库，输出为转矩分配系数/滑行转矩系数，引入横摆角速度用于实时修正转矩分配系数/滑行转矩修正系数，从而改变内外侧电机目标转矩差，保证在极限工况下转向安全与稳定；

所述输出数据模块输出内外侧电机目标转矩用于实时控制电机。

本发明所述的一种分布式驱动汽车的转向系统与上述一种分布式汽车多工况识别差速转向方法的有益效果相同，在此不再赘述。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的系统模块示意图；

图2为本发明实施例所述的数据采集与处理流程示意图；

图3为本发明实施例所述的不同的运行工况状态判断流程图；

图4为本发明实施例所述的行驶中转向识别流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

本发明提供了一种分布式汽车多工况识别差速转向方法及系统，系统是基于MATLAB/Simulink环境下搭建控制策略模型，实现分布式电动汽车多工况下线控差速转向的功能，数据采集判断之后进入多工况识别步骤，在相应的工况下完成转矩分配，同时考虑车辆横摆角速度影响，对左右侧电机转矩差进行修正，使得车辆能够安全、平稳地转向。

如图1所示，本系统共有四大模块，其中数据采集分析模块负责车辆实时车速、加速踏板、制动踏板、档位和方向盘转角等信息采集与诊断，多工况识别模块首先进行工况识别，是直行还是转向，若是转向工况，需进一步识别是原地转向、驱动转向、制动转向以及滑行转向；待转向工况识别完成后，转矩分配控制模块则在相应的工况中完成对内外侧电机转矩的合理分配，建立了模糊控制规则库，输出为转矩分配系数/滑行转矩系数，为进一步考虑转向的安全与操纵稳定性，引入了横摆角速度用于实时修正转矩分配系数/滑行转矩修正系数，从而改变内外侧电机目标转矩差，保证了在极限工况下转向安全与稳定；最终输出数据模块输出内外侧电机目标转矩用于实时控制电机。

在数据采集分析模块中，控制器通过解析方向盘、加速踏板、制动踏板、档位、车速、侧向加速度、横摆角速度等模拟及开关信号，同时通过CAN总线获取电机的当前转速、当前转矩等信号，建立输入信号诊断策略，以防止输入数据失效，造成差速转向未按照预期算法执行。数据采集与处理流程如图2所示。

车辆多工况识别模块根据信号输入模块所提供的数据，分析车辆在实际运行情况中所处于的工况状态。

用于工况识别的整车信号包括车辆车速、方向盘转角α、横摆角速度、油门踏板开度、刹车踏板开度等。

车辆运行工况可以分为车辆静止、沿直线行驶、原地转向和行驶中转向，其中行驶中转向又可分为驱动转向、制动转向以及滑行转向，高速转向与低速转向。

不同的运行工况状态判断如图3所示：

第一步判断方向盘转角α的绝对值是否大于转角余量β，若小于，则车辆不进行转向操作，再进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆沿直线行驶，无转向操作，此为一种车辆运行状态，记为ZX，若车速不大于零，车辆保持原地静止不动，记为JZ。若方向盘转角的绝对值大于转角余量，则车辆进行转向状态的判断，进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆行驶中转向，需要后续判断高低速状态，若车速不大于零，车辆为原地转向记为YD。

在通过控制器分析数据判断出车辆属于行驶中转向状态后，进行下一步细致的判断。首先根据是否有刹车踏板信号判断驾驶员是否有减速转向意图，若有刹车踏板信号，则为制动过程中转向记为ZD，若无刹车踏板信号则进入下一步判断，判断是否有加速踏板信号，若无加速踏板信号，则为滑行转向，在滑行转向下再以40km/h为依据，若大于为高速滑行转向记为GH，若低于为低速滑行转向，记为DH。下一步判断车速，若车速大于40km/h则为高速转向，记为GS，车辆采取高速转矩分配策略，若低于40km/h则为正常转向。进一步判断车速是否大10km/h，若大于则为低速转向，记为DS，若小于10km/h，则为超低速转向记为CD。如图4所示为行驶中转向识别流程。

转矩分配控制模块

在确定车辆的运行状态之后，通过Ackerman模型计算合理输出转速，但此时仍需要模糊PID控制来保证车辆行驶转向的准确度。

在工况识别中，若检测到当前状态为直线行驶则将整车需求转矩平均分配。

式中：EM1TargetTrq为左电机的目标转矩(N.m)；

EM2TargetTrq为右电机的目标转矩(N.m)；

VehDmdTrq为整车需求转矩(N.m)。

转向行驶分为原地转向和行驶中转向，行驶中转向又分为驱动转向、再生制动转向和滑行转向，以及在相应行驶中转向分为高速转向和低速转向，在不同的转向工况中二侧电机目标转矩有不同的分配方式。

车辆初始状态静止，驾驶员踩下加速踏板，有转向意图，此时为原地转向，内侧电机目标转矩为零，外侧转矩为整车需求转矩。

EM1TargetTrq＝0 (3)

EM2TargetTrq＝VehDmdTrq (4)

行驶中转向较为复杂，共有高速驱动转向工况、低速驱动转向工况、高速制动转向工况、低速制动转向工况、高速滑行转向工况、低速滑行转向工况。

驱动/制动工况转向中，采用模糊控制方法，建立第一模糊控制器，输出为转矩分配系数，通过实时采集横摆角速度修正转矩分配系数，不得超过极限横摆角速度，建立第二模糊控制器，使整个控制系统获得更加良好的性能，增加系统的灵活性和精确性，使得车辆实现平稳转向。

第一模糊控制器将车速v分为5个模糊子集：{VS、S、M、B、VB}，即很小、小、中、大、很大，论域定为[0，100]；方向盘转角δ分为5个模糊子集：{NS、NM、NB、PS、PM、PB}，即负小、负中、负大、正小、正中、正大，论域定为[-180，180]；左侧电机转矩分配系数分为8个模糊子集,以0.5为分界，0.5左侧记作L，0.5右侧记作R：{LVS、LS、LM、LB、RVS、RS、RM、RB}，即左很小、左小、左中、左大、右很小、右小、右中、右大，论域定为[0，1]。

建立的模糊控制规则如下：

a.在车速大于40km/h和方向盘转角大于20°情况下，考虑到车速较高时转向的危险性，则需求的内外侧转矩差不宜超过20N·m，以实现平稳转向。

b.在车速小于40km/h和方向盘转角大于20°情况下，可适当的增大内外侧转矩差，在20N·m-30N·m之间，以增加低速时的转向灵敏度，满足驾驶员转向需求。

c.在车速大于40km/h和方向盘转角小于20°情况下，考虑到车速较高时转向的危险性，则需求的内外侧转矩差应小于20N·m，以实现平稳转向。

d.在车速小于40km/h和方向盘转角小于20°情况下，内外侧转矩差不宜小于20N·m，以满足驾驶员转向需求。

基于上述驱动和制动转向工况的模糊控制规则，建立的驱动制动第一模糊控制器的模糊控制规则表如下：

表1 ε1模糊控制规则表

横摆角速度对车辆稳定性具有很大的影响，是保证安全有效转向的关键参数，因此将横摆角速度作为观测器，并进行相应的转矩补偿。

γ_d＝G_Rδ (5)

式中：γ_d为未限制的横摆角速度(rad/s)；

A为稳定性因数；

u为车速(km/h)；

L为车辆轴距(m)；

C_f、C_r分别为前、后轮胎侧偏刚度；

μ为地面附着系数；

为理想横摆角速度(rad/s)。

以侧向加速度和横摆角速度作为反馈观测器，当实际横摆角速度α大于理想横摆角速度时，属于危险转向，需对二侧电机目标转矩进行补偿修正，通过调整PI参数，将实际横摆角速度控制在理想横摆角速度之下。

为进一步确保驱动/制动转向的安全稳定性能，引入了横摆角速度差，即理想横摆角速度与通过传感器实时采集的实际横摆角速度的差值Δγ，建立横摆角速度修正后的第二模糊控制器，以横摆角速度差和第一模糊控制器输出的转矩分配系数为输入，输出为转矩分配修正系数。通过控制内外侧电机转矩差，减小侧向力，从而保证滑行转向的安全与稳定性能。

将分配转矩系数ε1分为8个模糊子集：LVS、LS、LM、LB、RVS、RS、RM、RB}，即左很小、左小、左中、左大、右很小、右小、右中、右大，论域定为[0，1]。Δγ分为5个模糊子集：{NS、NM、NB、PS、PM、PB}，即负小、负中、负大、正小、正中、正大，论域定为[-1.5，1.5]；转矩分配修正系数λ1分为10个模糊子集，以1为中间分界，小于1为左，记作L，大于1为右，记作R：{LVS、LS、LM、LB、LVB、RVS、RS、RM、RB、RVB}，即左很小、左小、左中、左大、左很大、右很小、右小、右中、右大、右很大，论域定为[0，2]。

建立的第二模糊控制器的模糊控制规则如下：

当Δγ为负时，此时实际横摆角速度超过了理想横摆角速度，则需根据超过值的多少以及当前转矩分配系数的大小，对转矩分配系数进行修正，以减小内外侧力矩差，使得横摆角速度降到理想横摆角速度值之下，保证安全稳定转向。

当Δγ为正时，此时实际横摆角速度小于理想横摆角速度，则需根据小于值的多少以及当前转矩分配系数的大小，对转矩分配系数进行修正，以增大内外侧力矩差，提高转向灵敏度。

表2 λ1模糊控制规则表

因此在驱动/制动转向工况下内外侧电机目标转矩分别为：

EM1TargetTrq＝VehDmdTrq·λ1 (10)

EM2TargetTrq＝VehDmdTrq-EM1TargetTrq (11)

滑行工况转向中，分布式汽车在行车过程中，即无加速踏板信号、无制动踏板信号的情况下，若驾驶员转动方向盘，有转向意图，车辆即进入滑行转向工况，此时模拟整车需求转矩分配给左右二侧电机，实现车辆在滑行过程中的转向意图。转向内侧电机进入滑行再生制动模式，给电机一个反向力，降低内侧电机转速，内外侧电机形成速差，同时实时采集车辆横摆角速度作为观测器，对左右侧电机转矩差进行补偿，实现安全稳定的滑行转向功能。

建立滑行转向工况下的第三模糊控制器，以车速和方向盘转角为输入，输出为滑行转矩系数ε2，用于实时调节内侧电机滑行回馈转矩，从而改变内外侧电机转矩差。

将车速v分为5个模糊子集：{VS、S、M、B、VB}，即很小、小、中、大、很大，论域定为[0，100]；方向盘转角δ分为5个模糊子集：{NS、NM、NB、PS、PM、PB}，即负小、负中、负大、正小、正中、正大，论域定为[-180，180]；滑行转矩系数ε2分为5个模糊子集：{VS、S、M、B、VB}，即很小、小、中、大、很大，论域定为[0，1]。

建立的第三模糊控制器的模糊控制规则如下：

a.在车速大于40km/h和方向盘转角大于20°情况下，考虑到车速较高时转向的危险性，需求的内外侧转矩差不宜超过20N·m，过大容易造成侧翻等危险，此时滑行转矩系数应小于0.5。

b.在车速小于40km/h和方向盘转角大于20°情况下，可增大内外侧转矩差，在20N·m-30N·m之间，此时滑行转矩系数应大于0.5。

c.在车速大于40km/h和方向盘转角小于20°情况下，考虑到车速较高时转向的危险性，需求的内外侧转矩差应小于20N·m，此时滑行转矩系数应小于0.5。

d.在车速小于40km/h和方向盘转角小于20°情况下，内外侧转矩差不宜小于20N·m，以满足驾驶员转向需求。此时滑行转矩系数应小于0.5。

e.基于上述滑行转向工况的模糊控制器3的模糊控制规则，建立的滑行转向模糊控制规则表如下：

表3 ε2模糊控制规则表

为进一步确保滑行转向的安全稳定性能，引入了横摆角速度差，即理想横摆角速度与通过传感器实时采集的实际横摆角速度的差值Δγ，建立了横摆角速度修正后的第四模糊控制器，以横摆角速度差和第三模糊控制器输出的滑行转矩系数为输入，输出为滑行转矩修正系数。通过控制内外侧电机转矩差，减小侧向力，从而保证滑行转向的安全与稳定性能。

将滑行转矩系数ε2分为5个模糊子集：{VS、S、M、B、VB}，即很小、小、中、大、很大，论域定为[0，1]。Δγ分为5个模糊子集：{NS、NM、NB、PS、PM、PB}，即负小、负中、负大、正小、正中、正大，论域定为[-1.5，1.5]；滑行转矩修正系数λ2分为5个模糊子集：{VS、S、M、B、VB}，即很小、小、中、大、很大，论域定为[0，1.6]。

建立的第四模糊控制器的模糊控制规则如下：

当Δγ为负时，此时实际横摆角速度超过了理想横摆角速度，则需根据超过值的多少以及当前滑行转矩系数的大小，对滑行转矩系数进行修正，以减小内外侧力矩差，使得横摆角速度降到理想横摆角速度值之下，保证安全稳定转向。

当Δγ为正时，此时实际横摆角速度小于理想横摆角速度，则需根据小于值的多少以及当前滑行转矩系数的大小，对滑行转矩系数进行修正，以增大内外侧力矩差，提高转向灵敏度。

表4 λ2模糊控制规则表

因此在滑行转向工况下内外侧电机目标转矩分别为：

EM1TargetTrq＝SkiddingTrq·λ2 (12)

EM2TargetTrq＝0 (13)。

本发明通过建立工况识别策略，在相应工况下建立转矩分配系数和转矩分配修正系数的模糊控制规则库、滑行转矩系数和滑行转矩修正系数的模糊控制规则库，最终完成各工况下的转矩分配，实现车辆能够在极限工况下平稳地转向。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

(1)采集车辆在行驶过程中的整车数据；

(2)根据整车数据识别在实际运行情况中的车辆工况状态；

(3)根据不同的车辆工况状态完成内外侧电机转矩的分配；

(4)输出内外侧电机目标转矩，实时控制电机。

2.根据权利要求1所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：所述整车数据包括但不限于车辆车速、方向盘转角α、横摆角速度、油门踏板开度、刹车踏板开度。

3.根据权利要求2所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：所述车辆工况状态分为车辆静止、沿直线行驶、原地转向和行驶中转向，其中行驶中转向又分为驱动转向、制动转向以及滑行转向，在驱动工况、制动工况和滑行工况中又分为高速工况和低速工况。

4.根据权利要求3所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：不同的运行工况状态判断方法如下：

判断方向盘转角的绝对值是否大于转角余量，若小于，则车辆不进行转向操作；再进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆沿直线行驶，无转向操作，若车速不大于零，车辆保持原地静止不动；

若方向盘转角的绝对值大于转角余量，则车辆进行转向状态的判断，进一步判断车速是否大于零，若大于零，则为车辆行驶中转向，需要后续判断高低速状态，若车速不大于零，车辆为原地转向。

5.根据权利要求4所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：判断车辆行驶中转向状态后，根据是否有刹车踏板信号判断驾驶员是否有减速转向意图，若有刹车踏板信号，则为制动过程中转向，若无刹车踏板信号则进入下一步判断，判断是否有加速踏板信号，若无加速踏板信号，则为滑行转向，在滑行转向下再以40km/h为依据，若大于为高速滑行转向，若低于为低速滑行转向；下一步判断车速，若车速大于40km/h则为高速转向，车辆采取高速转矩分配策略，若低于40km/h则为正常转向；进一步判断车速是否大10km/h，若大于则为低速转向，若小于10km/h，则为超低速转向。

6.根据权利要求5所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：若检测到当前状态为直线行驶，则将整车需求转矩平均分配，

式中：EM1TargetTrq为左电机的目标转矩(N.m)；

EM2TargetTrq为右电机的目标转矩(N.m)；

VehDmdTrq为整车需求转矩(N.m)。

7.根据权利要求5所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：若检测到当前状态为原地转向，则内侧电机目标转矩为零，外侧转矩为整车需求转矩；

EM1T argetTrq＝0 (3)

EM2T argetTrq＝VehDmdTrq (4)。

8.根据权利要求5所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：若检测到当前状态为驱动转向或者制动转向，建立第一模糊控制器，第一模糊控制器输出为转矩分配系数，通过实时采集横摆角速度，建立第二模糊控制器修正转矩分配系数。

9.根据权利要求5所述的一种分布式汽车多工况识别差速转向方法，其特征在于：若检测到当前状态为滑行转向，建立滑行转向工况下的第三模糊控制器，以车速和方向盘转角为输入，输出为滑行转矩系数，用于实时调节内侧电机滑行回馈转矩，从而改变内外侧电机转矩差，通过实时采集横摆角速度，建立第四模糊控制器修正转矩分配系数。

10.一种分布式驱动汽车的转向系统，其特征在于：包括依次连接的数据采集分析模块、多工况识别模块、转矩分配控制模块以及输出数据模块，

所述数据采集分析模块用于车辆实时信息的采集与诊断，包括但不限于车辆实时车速、加速踏板、制动踏板、档位和方向盘转角；

所述多工况识别模块根据数据采集分析模块所提供的数据，分析车辆在实际运行情况中所处于的工况状态，首先进行工况识别，是直行还是转向，若是转向工况，需一步识别是原地转向、驱动转向、制动转向以及滑行转向；

所述转矩分配控制模块用于在相应的工况中完成对内外侧电机转矩的分配，通过建立模糊控制规则库，输出为转矩分配系数/滑行转矩系数，引入横摆角速度用于实时修正转矩分配系数/滑行转矩修正系数，从而改变内外侧电机目标转矩差，保证在极限工况下转向安全与稳定；

所述输出数据模块输出内外侧电机目标转矩用于实时控制电机。