東南大學殷國棟教授：廣義車輛系統(tǒng)動力學：理論框架與總體概述丨JME封面文章

引用論文

殷國棟. 廣義車輛系統(tǒng)動力學：理論框架與總體概述[J]. 機械工程學報, 2025, 61(18): 190-203.

YIN Guodong. Generalized Vehicle System Dynamics: Theoretical Framework and Comprehensive Overview[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2025, 61(18): 190-203.

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車輛動力學理論是汽車設計和控制的基礎。隨著汽車電動化與智能化快速發(fā)展，分布式、模塊化與多冗余的新型底盤結構打破了傳統(tǒng)車輛運動功能邊界，車載、路測與網聯等智能信息的引入也使車輛系統(tǒng)逐漸向物理信息系統(tǒng)演變。現有以“剛體-輪胎-路面”三要素為核心的車輛動力學理論體系難以統(tǒng)一化表征多運動形態(tài)的底盤動力學，更無法闡述多源外部環(huán)境信息與車輛之間的力學交互本質，其理論內涵與輻射范圍凸顯出模型構建通用性弱和環(huán)境信息包容性差兩大局限 。東南大學殷國棟教授針對上述問題，提出一種廣義車輛系統(tǒng)動力學理論架構，將底盤約束、車間作用與信息交互統(tǒng)一抽象為廣義車輛系統(tǒng)內部的廣義作用力，建立了涵蓋機械、電子與信息多物理場耦合作用的動力學體系，豐富了傳統(tǒng)“建模-估計-控制”理論內涵，形成了可指導高性能車輛底盤設計與協同控制的統(tǒng)一理論框架 。本文作為《機械工程學報》2025年第18期的封面文章發(fā)表，期望相關工作為廣義車輛系統(tǒng)動力學研究提供參考。

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研究背景及目的

車輛動力學理論是汽車設計、性能優(yōu)化與控制策略開發(fā)的理論基石。然而，隨著汽車電動化、智能化與網聯化的深度融合，分布式驅動、模塊化及多冗余的新型底盤結構不斷拓展車輛運動功能邊界，車輛系統(tǒng)正由傳統(tǒng)的機械物理系統(tǒng)演化為物理—信息強耦合的復雜系統(tǒng)。在此背景下，傳統(tǒng)以“剛體—輪胎—路面”三要素為核心的動力學理論體系，已難以統(tǒng)一描述多構型底盤的多維耦合動力學特性，更無法刻畫多源環(huán)境信息對車輛系統(tǒng)動力學行為的交互影響，導致模型構建通用性不足、環(huán)境信息包容性有限等關鍵瓶頸。針對該系統(tǒng)性問題，本研究提出廣義車輛系統(tǒng)動力學理論架構，將底盤約束、車間作用及信息交互統(tǒng)一抽象為系統(tǒng)內部的廣義作用力，建立了涵蓋機械、電子與信息多物理場耦合作用的動力學體系，系統(tǒng)拓展了傳統(tǒng)“建模—估計—控制”理論范式，為智能網聯電動汽車的高性能底盤設計與協同控制提供了統(tǒng)一、完備且可擴展的理論基礎。

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論文亮點

（1）擴展了現有車輛動力學的理論體系和覆蓋范圍，將外部綜合環(huán)境之間的作用抽象為廣義力納入車輛本體動力學系統(tǒng)方程中，構建了描述底盤內部及其與車周環(huán)境的統(tǒng)一廣義動力學框架。

（2）豐富了傳統(tǒng)動力學建模與估計理論體系，提出了事件流驅動和機理-數據融合驅動的建模機制與車輛鄰域廣義狀態(tài)估計方法。

（3）擴展了底盤的操穩(wěn)邊界，形成了集規(guī)控于一體的高性能瞬態(tài)協同控制框架。

圖1 廣義車輛系統(tǒng)動力學理論體系

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試驗方法/結果

(1) 廣義系統(tǒng)動力學事件驅動混合建模

將傳感器數據流轉化為行駛工況事件，并與車輛動力學模型匹配，結合機理模型與多源傳感數據，構建包含歷史狀態(tài)與輸入信息的數據矩陣，通過優(yōu)化算法實現機理與數據融合，形成高精度廣義車輛動力學模型。

(2) 車輛鄰域廣義狀態(tài)估計

構建基于橢球凸集的不確定性模型，結合無跡與容積卡爾曼濾波實現鄰域狀態(tài)高精度估計；采用事件觸發(fā)通信與多傳感器通道解耦策略，重構狀態(tài)與觀測方程，從而實現網絡擾動下車輛鄰域狀態(tài)的穩(wěn)健估計。

(3) 廣義車輛系統(tǒng)動力學控制

將車輛穩(wěn)定邊界的包絡范圍，定義為吸引域(ROA)的子集。通過求解雙線性矩陣不等式(Bilinear matrix inequality, BMI)問題，估算不同階數下的動態(tài)廣義穩(wěn)定邊界，從而實現傳統(tǒng)穩(wěn)定邊界的拓展。廣義穩(wěn)定邊界的拓展結果如圖2所示。

圖2 車輛廣義穩(wěn)定邊界擴展

建立車輛系統(tǒng)與外部環(huán)境的映射關系，基于Zonotope方法近似描述事件驅動下非線性系統(tǒng)可達集，通過裁剪原始非凸搜索空間，轉化為可行凸空間區(qū)域，形成通用安全可達集計算框架。

圖3 安全可達集通用計算框架

規(guī)劃出從起點到平衡點的小范圍吸引域，推導出橢球不變集隨時間的變化形式。最終實現廣義狀態(tài)的瞬態(tài)性能和魯棒性如圖4所示。

圖4 廣義車輛動力學規(guī)控一體瞬態(tài)控制

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結論

針對傳統(tǒng)車輛動力學體系存在的模型構建通用性弱和環(huán)境信息包容性差兩大難點，重構了以“剛體-輪胎-路面”三要素為核心的傳統(tǒng)車輛動力學框架，形成了描述車輛底盤構型、力學約束、外部環(huán)境等多物理場相互作用的廣義車輛系統(tǒng)動力學理論體系。構建了機械、電子、信息等多物理場相互作用的車輛動力學理論新體系。形成了以事件流建模機制為基礎的廣義鄰域系統(tǒng)估計方法，以及以廣義車輛穩(wěn)定邊界為約束的高性能規(guī)控一體瞬態(tài)控制理論。

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應用前景

廣義車輛系統(tǒng)動力學理論突破了傳統(tǒng)車輛動力學在單一構型、線性假設和機理建模等方面的局限，能夠統(tǒng)一描述多形態(tài)底盤的動力學特性，為高性能智能底盤設計提供理論支撐。同時，將多源環(huán)境信息融入動力學建模體系，構建了面向高性能規(guī)控一體化的瞬態(tài)控制理論。該理論的提出為復雜環(huán)境下車輛的統(tǒng)一建模、運動邊界拓展與新型底盤潛能釋放提供了創(chuàng)新方案，并為智能網聯汽車動力學理論與工程技術的融合發(fā)展奠定了重要基礎。

作者及團隊介紹

殷國棟， 國家杰出青年科學基金獲得者，東南大學首席教授，江蘇特聘教授，東南大學科研院院長，江蘇省智能電動運載裝備工程研究中心主任 。主要從事車輛動力學與控制等研究。近5年主持國家杰出青年科學基金項目、國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學基金中國汽車產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展聯合基金重點項目等30余項；牽頭獲教育部科技進步一等獎、江蘇省科學技術一等獎；獲江蘇省“最美科技工作者”、中國汽車工程學會會士等榮譽稱號；擔任《機械工程學報》等多個領域內頂級期刊編委或副主編。

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作者或團隊研究方向介紹

團隊主要研究方向：車輛動力學與控制、智能底盤與自動駕駛、智能網聯與智慧出行、車輛設計與智能結構、車用動力與電動運載。

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近兩年團隊發(fā)表文章

[1]Liang J, Shen C, Xia X, et al. Robust Game-Theory Control for All-Wheel Steering to Enhance Vehicle Handling Stability Performance[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2025.

[2]Fang R, Shen T, Bai X, et al. Hierarchical Control with Steering Mode Switching for MDED-HDV via Maneuver Stability Region Analysis[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025.

[3]Cai G, Yin G, Pi D, et al. Safety Region based Event-Driven Lateral Stability Control for DDEVs with Energy Conservation[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2025.

[4]Wang F, Shen T, Li A, et al. Protocol-based Fusion Estimator for Motion State of Surrounding Vehicles Under Connected Environment[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025.

[5]Bai S, Wang W, Qiu Z, et al. An Integrated Dual Event-Driven Approach for Motion State Estimation of Surrounding Vehicles Under Complex Connected Scenarios[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2025.

[6]Wang Y, Yin G, Hang P, et al. Fundamental Estimation for Tire Road Friction Coefficient: A Model-based Learning Framework[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2024.

[7]Ding H, Zhuang W, Dong H, et al. Eco-Driving Strategy Design of Connected Vehicle Among Multiple Signalized Intersections Using Constraint-Enforced Reinforcement Learning[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2024, 11(1): 732-743.

[8]Wang F, Zhao M, Shen T, et al. A Robust Adaptive Fault-Tolerant Estimator for Sideslip Angle and Tire Cornering Stiffness with Multiple Missing Data[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2024, 29(6): 4800-4813.

[9]白鑫,沈童,王凡勛,等.基于駕駛人操縱穩(wěn)定域的分布式驅動電動汽車多模態(tài)扭矩分配策略研究[J].機械工程學報,2025,61(14):166-183.

[10]張寧,吳志豪,張浩彬,等.考慮車輛系統(tǒng)動力學與輪胎滑移能耗的車輛編隊縱向協調控制[J].機械工程學報,2025,61(08):250-260.

作 者：殷國棟

責任編輯：杜蔚杰

責任校對：張 強

審 核：張 強

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