適讀人群 ：對智能全向電動汽車感興趣的研究生、學者和工程師
構建先進的智能全向混合動力電動汽車
通過克服傳統的技術障礙和高效的利用多源能量來設計高性能、低排放車輛是現代汽車工業發展的趨勢。《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》涉及電子、機械及軟件方面的內容。如何建立快速充電系統、高效的能量管理、實現獨立轉向及力學控制、提高車輛操縱穩定性對混合動力電動汽車設計至關重要。本書涉及建模、測試和調試等方面內容，并對混合動力技術新的發展成果進行了論述。
本書內容涵蓋：
1）4WIS和4WID硬件及軟件；
2）混合動力電動汽車設計框架；
3）零半徑轉向和側向泊車；
4）線控轉向和擴展轉向；
5）基于行為和零半徑的轉向；
6）驅動力分配及穩定性；
7）電池、能量和電源管理系統；
8）電池均衡和快速充電控制；
9）MPC、載荷預測和神經網絡分類；
10）性能技術。
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原書前言
對智能全向混合動力電動汽車(HEV)的研究在汽車工程領域是極富有挑戰性的，已經受到了研究人員的廣泛關注。在有的文獻中，HEV已成功實現。然而，很少有資料涉及四輪獨立轉向全向移動電動汽車設計的內容。《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》作者一直積極致力于全向HEV領域的研究。《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》源于作者在全向電動汽車領域中最顯著的研究成果，通過《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》以期能為智能全向HEV的設計和控制提供完整的參考。
《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》對全向HEV進行了綜合研究與分析，其中包括系統設計和實現，四輪獨立驅動和轉向控制，電池管理系統和能量管理系統。《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》的范圍很廣，內容包括從硬件如機械和電子部件的實現，到軟件如智能控制算法的研究，涵蓋了全向HEV研究中所有重要方面。《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》每章內容都僅關注于全向HEV的某個重要方面，因此每章是相對獨立的。這意味著讀者可直接從自己感興趣的某一章節開始閱讀。因此，《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》對于汽車工程師們深入理解全向HEV的每個重要部分具有很好的參考價值。
《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》源自作者已發表的論文和著作，體現了全向HEV創新性的設計與實現過程，并有詳細的試驗結果和分析。此外，《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》提及的一些新技術不僅限于HEV或四輪轉向車輛，也同樣適用于其他類型的車輛。例如，基于模型預測控制的電源管理系統可應用于任何電動汽車。
《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》適用于對智能全向電動汽車感興趣的研究生、學者和工程師閱讀，尤其適用于對全向HEV的機械設計、實現和控制感興趣的讀者。
譯者序
由于能源短缺、環境污染和城市擁堵等問題的日益嚴重，現代城市交通需要一種節能、污染小及運動靈活的新式交通工具。以四輪獨立轉向/驅動和混合動力為基礎的全向混合動力電動汽車(HEV)無疑是一種理想的選擇。相比于其他類型車輛和傳統的HEV，其具有續航里程長、燃油消耗低、運動及控制靈活等特點，因此近年來得到了越來越多的關注。本書以全向HEV為研究對象，全面闡述了全向HEV設計和控制所涉及的各個方面，內容豐富翔實，具有深入、系統和實用的特點，是一本既有理論研究意義又具實際應用價值的參考書。
《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》主要作者徐揚生教授為香港中文大學自動化與計算機輔助工程學講座教授，中國工程院院士。徐教授及其研究團隊長期關注于電動汽車、能源管理系統、智能控制、動力學及控制、全向車輛、人機交互等方面的研究，并在以上研究領域取得許多顯著的成果。本書的內容及實驗數據結果來源于徐教授及其研究團隊在相關研究領域所發表的部分論文、專著，相信對我國從事HEV設計與控制的科研人員及工程師會起到很好的幫助和指導作用。
在《智能全向混合動力電動汽車設計與控制》的翻譯過程中，得到了出版社的大力支持及國內外同行、朋友的熱情幫助。東南大學車輛工程專業研究生：李巖峻、王睿烽、汪瑞杰、曹哲、張林燦、范慧等，也參與了部分內容的翻譯，在此一并表示感謝。
由于譯者水平所限，本書難免有翻譯不當之處，歡迎讀者提出寶貴意見。
譯者
徐揚生，空間機器人與智能控制專家，中國工程院院士。浙江省紹興人。1989年獲美國賓夕法尼亞大學博士學位。現為香港中文大學（深圳）校長。
徐教授所研究的領域包括機器人學、動力學及控制、制造，近年來專注于空間機器人、服務機器人、穿戴式人機界面、智能混合動力電動汽車等研究。徐教授出版了6部專著，發表了300多篇國際學術期刊論文和國際會議論文。
目 錄
譯者序
原書前言
第1章緒論1
1.1背景1
1.2研究對象3
1.3本書框架4
第2章全向系統設計及實現6
2.1結構6
2.1.1零半徑轉向7
2.1.2橫向泊車9
2.1.3前輪轉向9
2.2系統設計9
2.2.1機械設計10
2.2.2電氣設計11
2.2.3轉向角定位13
2.2.4軟件14
2.2.5用戶界面15
2.3實施和測試15
2.4摘要16
第3章四輪獨立轉向控制17
3.1模型建立17
3.1.1車身17
3.1.2輪胎18
3.1.3轉向器18
3.2轉向接口擴展20
3.2.1接口設計20
3.2.2ICR定義目標20
3.2.3定義車輪的轉向目標21
3.2.4硬件原型22
3.3力的反饋控制23
3.3.1確定當前轉向條件23
3.3.2參考力反饋24
3.3.3電動機轉矩控制25
3.3.4力反饋控制器的結構25
3.4基于轉向控制器25
3.4.1位置誤差26
3.4.2運動學約束誤差26
3.4.3基于轉向控制器的結構26
3.4.4穩定性分析27
3.5實驗仿真28
3.5.1仿真環境結構28
3.5.2轉向運動仿真29
3.5.3力反饋仿真29
3.5.4轉向性能30
3.5.5行駛軌跡的跟蹤31
3.5.6驅動效率32
3.6總結33
第4章四輪獨立驅動控制34
4.1驅動力分配34
4.1.1確定性力的產生35
4.1.2最佳驅動力分配39
4.1.3性能分析42
4.2直接橫擺力矩44
4.2.1確定性橫擺力矩控制45
4.2.2前饋和反饋控制48
4.2.3性能分析49
4.3總結54
第5章電池管理系統55
5.1硬件設計55
5.1.1系統結構與功能分析56
5.2魯棒荷電狀態估計67
5.2.1總體框架概述68
5.2.2電流降噪68
5.2.3電流零點漂移消除73
5.2.4仿真：RC模型和H∞濾波器77
5.2.5實驗與應用:改進ESC模型與擴展卡爾曼濾波器81
5.2.6數據融合90
5.3快速充電控制器92
5.3.1框架概述92
5.3.2預測模型93
5.3.3模型預測公式控制框架96
5.3.4采用遺傳算法優化98
5.3.5操作示范100
5.4電池均衡104
5.4.1平衡電路及其分析106
5.4.2基于充電狀態的模糊控制112
5.4.3應用結果114
5.5總結119
第6章能源管理系統120
6.1串聯式電動汽車模型120
6.1.1模型的主要組成部分121
6.1.2四輪獨立轉向串聯式混合動力電動汽車129
6.1.3模型的建立及分析131
6.2載荷預測134
6.2.1載荷水平定義134
6.2.2基于CNN-NDEKF的預測方法137
6.2.3仿真分析141
6.3能源管理142
6.3.1性能標準的選擇143
6.3.2模型預測控制方法144
6.3.3粒子群優化算法148
6.4實驗與分析154
6.4.1純電動實驗155
6.4.2恒溫控制實驗157
6.4.3MPC-LFS實驗159
6.4.4實驗比較161
6.5總結162
第7章總結163
7.1結合了最先進的機器人研究的車輛技術的發展163
7.2支持四輪獨立轉向和四輪獨立驅動的全向車輛結構163
7.3專門用于混合動力電動汽車的智能電池管理系統164
7.4針對混合動力電動汽車的智能能源管理系統165
附錄縮略語表166
參考文獻168
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