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分布式电驱动汽车转矩协调控制研究的开题报告
一、研究背景
近年来，随着全球汽车工业的发展，电气化已成为国际汽车工业的一个明显趋势。在这个过程中，分布式电驱动技术已经成为了一种核心技术。它将整个动力系统分为多个子系统，每个子系统都由电动机驱动，通过电机控制器来实现电机的运行。分布式电驱动技术不仅有助于提高汽车性能，还能够优化车辆的热管理。同时，分布式电驱动技术还能够突破传统汽车控制结构，提高车辆的灵活性和稳定性。
分布式电驱动汽车在车辆控制方面具有独特的优势。比如，传统的中央式电驱动配置结构，容易发生单点故障，而且存在着安全系数低和效率低下等问题。然而，分布式电驱动结构，由于系统分块的特点，可以使得整个系统架构更加灵活、可靠和安全。同时，与中央式电驱动相比，分布式电驱动更容易实现转向控制和空间控制。因此，在未来的汽车电气化进程中，分布式电驱动技术在车辆控制领域中的应用将会变得越来越重要。
二、研究目的和方法
本研究的主要目的是探究分布式电驱动汽车转矩协调控制问题。针对这个问题，本研究将采用模型预测控制（MPC）策略，并结合深度学习算法来解决以上问题。本研究将分为以下几个步骤。
1.汽车动力学建模：建立分布式电驱动汽车动力学模型，通过数学模型对汽车电驱动系统高效、准确的控制。
2.控制器设计：设计适用于分布式电驱动汽车的预测控制器。采用模型预测控制理论，对电驱动系统以及电驱动汽车进行建模，并进行相关控制器设计。
3.深度学习：通过深度学习算法，对汽车及行驶环境进行建模，并生成高精度的汽车控制策略。其中，深度学习算法可以为汽车控制器提供较好的协作策略。
4.实验验证：基于本研究提出的控制策略，通过实验验证电驱动系统的性能和稳定性，评估研究成果的效果。
三、研究意义
本研究对于分布式电驱动技术的发展和普及具有重要的作用。一方面，研究结果能够为电驱动汽车的控制提供较为科学的理论模型和控制策略，提高车辆的安全性和稳定性，提高行驶效率。另一方面，本研究的实验验证结果对于电驱动系统的开发、改造和性能优化等方面都具有一定的参考意义。
四、研究计划
本研究计划分别在2022年1月至3月、4月至6月、7月至9月、10月至12月四个时间段内完成研究的各项任务，具体研究计划如下：
1.2022年1月至3月：完成分布式电驱动技术研究背景和现状的调研及文献综述，建立电驱动汽车动力学模型。
2.2022年4月至6月：完成分布式电驱动汽车控制器的设计，包括预测控制技术的应用和实现。
3.2022年7月至9月：探索深度学习方法在电驱动系统控制中的应用，对电驱动汽车进行建模和生成汽车控制策略。
4.2022年10月至12月：通过实验验证本研究提出的控制策略，评估汽车的性能和稳定性，并对研究成果进行总结和展望。