全球能源问题的加剧推动了新能源汽车发展的脚步。四轮独立驱动电动汽车因其具备污染少、耗能低以及在结构方面车轮力矩可单独控制的特点成为新能源汽车行业的焦点。但在实际应用中会出现很多安全问题,尤其在转向工况下很容易发生甩尾、侧翻等一系列危险状况,如何利用其独特优势来提高车辆安全性,达到降低交通事故的效果是电动汽车研究的一个关键领域。因此,本文以四轮独立驱动电动汽车(FWID-EV)为研究对象,以动力学模型为理论基础,结合现代智能控制算法以及经典控制提出了一种转向稳定性控制算法和针对转向工况的力矩分配算法,从而提高FWID-EV的转向稳定性。首先,搭建了包括车辆动力学模型、轮胎模型、车轮运动学模型以及转向系统模型在内的FWID-EV动力学模型,设计了一种闭环速度模型并搭建了电机模型。在动力学模型的理论基础上利用仿真软件Carsim和Simulink联合仿真平台搭建整车控制模型。其次,分析车辆转向行驶过程失稳的主要影响因素,在此基础上设计了一种转向稳定性控制器,它由横摆力矩控制器和滑移率控制器组成。为使横摆力矩控制器始终满足车辆转向需求,提出了一种粒子群优化的神经网络PID算法,本算法不仅避免了滑模抖振严重的问题,也改善了传统PID算法扰动抑制能力不足和神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优点的缺陷,为了证明本算法的高效性,设计了基于滑模算法的横摆力矩控制器作为对比。滑移率控制器依据不同路面滑移率不同这一特点,利用模糊控制器对滑移率进行调节,保证四个车轮的滑移率不超出滑移极值。然后,提出了一种针对转向工况的力矩分配策略,它是先通过模糊控制算法对驱动力矩进行修正,接着利用最优力矩算法求出各轮所需力矩。设计的最优力矩分配算法是将速度闭环模型得到的驱动力矩经过模糊控制得到调整驱动力矩,转向稳定控制器得到的横摆力矩、滑移率力矩通过二次规划问题进行分配,得出最佳计算分配力矩,并设计了转向研究中最常用的规则分配作为对比证明算法对转向工况下稳定性的提高。最后,在搭建的仿真平台上验证所设计的转向稳定性算法。以滑模控制器为对比,进行了转向稳定性控制器的验证;以规则分配为对比,进行了力矩分配方法的验证。实验结果表明,与滑模控制方法和规则分配方法对比,本文设计的控制策略能在保持车辆良好动力性下提高车辆的转向稳定性。