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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118636688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410671760.9，技术领域涉及：B60L15/20；该发明授权一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法是由李丹阳;赵又群;郭硕;林棻设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法，包括如下：首先考虑轮胎模型参数与纵向车速的时变特性，建立面向控制的不确定系统模型；然后根据所述不确定系统模型，设计基于鲁棒模型预测控制的上层运动集成控制算法，将满足设计约束条件，且最小化目标函数上界的鲁棒控制问题转化为如下所示的LMI框架内的有限维凸优化问题，设计了离线优化加在线综合的方法提高计算效率；最后，考虑电动智能汽车行驶安全性与经济性，以轮胎负荷率和电机能量损耗的加权和为优化控制目标，基于自定义相关函数动态调节不同目标的权重，设计基于多目标协调优化的转矩分配控制算法。可适应多种复杂工况，最大程度地提高车辆行驶安全性，同时提高车辆的行驶经济性。

本发明授权一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法在权利要求书中公布了：1.一种电动智能汽车扭矩矢量控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：根据轮胎模型参数与纵向车速的时变特性，建立带有界干扰的离散多胞不确定性系统模型； 步骤2：根据步骤1中带有界干扰的离散多胞不确定性系统模型，设计基于鲁棒模型预测控制的上层运动集成控制算法，并得到电动智能汽车的前轮转角和附加横摆力矩的期望值； 步骤3：根据步骤2中的附加横摆力矩期的望值，设计基于多目标协调优化的转矩分配控制算法，并得到电动智能汽车四个车轮的期望转矩； 所述步骤1包括： 步骤11：获取待控制车辆基本参数，所述车辆基本参数包括：整车质量m，簧载质量ms，横摆转动惯量Iz，侧倾转动惯量Ix，前轴距lf、后轴距lr，侧倾中心到质心的距离hr，轮距lw，总侧倾刚度Kφ，总侧倾阻尼Cφ，根据所述车辆基本参数，建立整车三自由度动力学模型如下： 其中，Vx代表纵向车度，Vy代表横向车度，φ是侧倾角，ωr是横摆角速度，δf是前轮转角，Fxfl和Fxfr代表纵向轮胎力，Fyfl,Fyfr,Fyrl和Fyrr代表侧向轮胎力，所述纵向和侧向轮胎力符号的下标fl、fr、rl和rr分别代表左前、右前、左后和右后轮，ΔMz代表附加横摆力矩； 步骤12：根据车辆参考轨迹与实际轨迹的相对位置，建立车辆运动学模型如下： 其中，DP为预瞄距离，κ为参考路径曲率，ey为横向预瞄偏差，为航向角偏差，β为质心侧偏角； 步骤13：定义系统状态向量控制输入向量u＝[δfΔMz]T，输出向量干扰向量w＝[κ]T，则根据步骤11中整车三自由度动力学模型和步骤12中的车辆运动学模型，构建理想状态下的系统状态空间方程为： 其中， E＝[0Vx0000]T； 步骤14：定义时变参数ο1＝Vx，ο4＝ρf，ο5＝ρr，所述时变参数变化范围为：ο1∈[ο1min,ο1max]，ο2∈[ο2min,ο2max]，ο3∈[ο3min,ο3max]，ο4∈[ο4min,ο4max]，ο5∈[ο5min,ο5max]，并确定矩阵A、B和E的线性变参数形式： 步骤15：定义时变参数向量O＝[ο1,ο2,ο3,ο4,ο5]，所述时变参数向量存在八种组合形式： O1＝[ο1max,ο2max,ο3max,ο4max,ο5max], O2＝[ο1min,ο2max,ο3max,ο4max,ο5max], ... O8＝[ο1min,ο2min,ο3min,ο4min,ο5min] 根据上述八种时变参数向量组合形式和步骤14中所述矩阵A、B和E的线性变参数形式，确定多胞系统顶点处的局部矩阵为： 步骤16：确定多胞系统各顶点权重系数： h1＝1-σ11-σ21-σ3 h2＝σ11-σ21-σ3 ... h8＝σ1σ2σ3 其中 步骤17：根据步骤15中多胞系统顶点处的局部矩阵和步骤16中多胞系统各顶点权重系数，建立连续系统受扰多胞线性时变系统模型： 步骤18：离散化步骤17中连续系统受扰多胞线性时变系统模型，得到带有界干扰的离散多胞不确定性系统模型： yk+1＝Ckxk 其中，xk代表离散化后当前时刻k的系统状态向量，uk代表系统实际控制律，wk代表离散化后当前时刻k的干扰向量， 代表带有界干扰的离散多胞不确定性系统模型顶点处的局部矩阵。

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