由于在节能、减排方面的优势,电动车辆被认为是解决如今社会中能源和环境危机问题的最佳途径。如今越来越多的电动车辆投放市场,相比于传统燃油车,其更加简单的传动系统,给车辆的稳定性控制提供了更加多元的实现方式,成为近年来研究的热点。本文以某后轮驱动的纯电动车为研究对象,研究内容主要分为四个方面:整车模型的建立、峰值路面附着系数识别模型的设计、差动制动控制策略的设计、控制策略的有效性仿真验证,具体如下。采用CarSim和MATLAB/Simulink软件,根据研究车型的实际参数,搭建其整车模型,并通过蛇形试验工况下的联合仿真,将仿真结果与实车试验结果做对比,验证整车模型的有效性。峰值路面附着系数对车辆操纵稳定性控制的有效性影响很大,本文基于自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)根据整车模型在六种典型路面上的利用附着系数-轮胎滑移率曲线的特征关系,搭建峰值路面附着系数识别模型,并通过联合仿真,将识别结果与训练样本做对比,验证识别模型的有效性。分析车辆在行驶过程中失去稳定性的原因,选择能够表征车辆稳定性的状态参数,在此基础上,设计上层(横摆力矩决策层)控制策略,基于PID控制理论和模糊控制理论,以线性二自由度车辆模型的横摆角速度的期望值和质心侧偏角的期望值为控制目标,设计PID协调控制策略和考虑峰值路面附着系数的模糊PID联合协调控制策略,计算得出维持车辆稳定的附加横摆力矩;分析横摆角速度与车辆转向特性的关系,确定差动制动控制逻辑,在此基础上,设计下层(制动力矩分配层)控制策略,分析差动制动力矩与附加横摆力矩之间的关系,实现差动制动力矩的分配,从而改善车辆的操纵稳定性。在蛇形工况和双移线工况下,验证差动制动控制策略的有效性。结果表明,本研究所设计的差动制动控制策略能够提高车辆的操纵稳定性。考虑峰值路面附着系数的模糊PID联合协调控制策略对低附着系数路面的适应能力更强,控制效果更好。