随着环境问题和能源问题的加重,对于新能源汽车的研究越来越炙手可热,电动汽车不仅能量利用效率高,且具有结构简单、传动效率高、可动力分布式控制等优势,对于研究车辆稳定性控制有着极其重要的作用。在新能源汽车研究过程中,提高电动汽车行驶过程中的安全性能受到了广泛关注,尤其是制动过程中车轮滑移率控制问题。滑移率控制首先要能识别不同路面下的车轮滑移率,因此需要通过精确的估计车速来获得滑移率。本文以四轮驱动电动汽车为研究对象,首先研究了车速的估计方法,在此基础上讨论车轮滑移率的控制问题。本文研究的车辆速度估计方法是考虑轮胎的变参数以及路面摩擦对速度估计精确度的影响,将轮胎模型与纵向动力学模型相结合,建立非线性的系统状态方程,然后采用扩展卡尔曼滤波算法对车辆纵向速度进行估计。有了车速估计值,进一步可以得到车轮滑移率。设计了电动汽车滑移率控制策略,在保证安全的前提下提供较大的纵向力来获得良好的制动性能。本文主要进行了以下几方面内容的研究:本文首先在AMEsim中搭建了与电动汽车能源利用率相关的再生制动系统模型,然后考虑了电机制动力矩是否能够提供保证车辆制动时所需的总制动力矩的问题,加入了能提供补偿制动力矩的电控液压制动系统,提供补偿制动力矩的制动系统模型在Simulink中搭建。并建立了七自由度的仿真模型,包括车身、车轮、带有反映路面条件参数的LuGre轮胎模型等,并在不影响控制精度的情况下对模型进行了简化,为之后的制动滑移率控制研究提供了仿真实验平台。其次,由于纵向行驶速度的估计受到各种因素的影响难以直接获得的缺点,本文考虑了轮胎路面摩擦条件、轮胎的变参数以及传感器噪声等问题,基于LuGre轮胎摩擦模型和纵向动力学模型设计了扩展卡尔曼(EKF)估计器,从而实时估计车速。并且在Simulink和CarSim仿真平台下进行验证,证明估计方法的有效性。最后,根据估计得到的车辆纵向速度,可以计算得到滑移率。由LuGre轮胎摩擦模型来得到轮胎纵向力,能够有效克服在制动过程中的瞬态摩擦特性的影响,并根据搭建的车辆模型设计控制器,将滑移率控制在期望值附近。在制动力矩分配时,考虑到电机最大输出力矩约束的限制,将电机制动力矩作为基础制动力矩,液压制动力矩作为补偿制动力矩,加入液压制动以满足期望的力矩,从而达到制动安全性以及提高能量回收效率的目的。仿真结果表明,在不同路面摩擦条件下,本文设计的滑移率控制器能够使车轮实际滑移率快速跟踪期望值,随着刹车过程中获得的轮胎的瞬态摩擦特性,滑移率也有一定的波动。因此设计的控制器对路面摩擦条件以及轮胎分布特性具有自适应性,有效的保证了车辆操纵稳定性和主动安全性,具有较强的鲁棒性。