能源与环境的综合问题使得汽车产业亟需做出相应的转变，而这种转变究其根源就是改变传统汽车对石油等不可持续能源的绝对依赖。电动汽车以其清洁、节能的特点，在新能源汽车中占有了无与伦比的优势地位。它在行驶过程中，不消耗石油燃料，能量转换效率比传统汽车高一倍多，没有任何排放污染、热辐射低、噪声小，同时电动汽车的结构简单，维护与保养方便，体积小巧，可以缓解城市交通拥挤的现状。因此，电动汽车是未来汽车工业发展的主要方向，电动汽车的研发与应用将开创汽车产业发展的新格局。传统汽车普遍采用的是液压制动系统，由于电动汽车的电机能够进行能量回收，因而在电动汽车上采用电机制动与液压制动相结合的联合制动方式可以有效的对汽车制动时的能量进行回收。本文针对轮毂电机驱动的电动汽车，在总结了国内外研究成果的基础上，结合智能理论，提出了基于制动力分配和液压制动与电机防抱死制动相结合的联合制动模糊自整定PID控制策略。该控制策略考虑了在不同制动模式下车辆的制动稳定性、制动效率以及制动能量的回收，对液压制动和电机再生制动进行了合理的协调，很好实现了电动汽车的制动防抱死控制。该控制方法比逻辑门限值控制方法波动小，具有较好的舒适性；相比单纯的PID控制，其参数整定简单，适应性强。本文针对四轮毂电机独立驱动电动汽车的电液联合制动控制系统进行了研究，对前后轮制动力做了合理的分配，每个轮的制动力由电机再生制动力和液压制动力共同组成，根据路面系数以及制动强度进行合理的分配和协调。采用纯电机进行防抱死控制，液压制动作为补充的总体ABS控制方法，这种控制方法既保证了制动能量的回收又保证了在不同工况下制动的稳定性。在防抱死控制策略上采用了模糊自整定PID控制方法，通过路面识别系统识别的路面系数被传输给模糊控制器，模糊控制器再根据其内部设定的模糊规则对PID各参数进行实时的调节，使车辆滑移率在不同工况下都能够保持在最佳滑移率附近，实现车辆制动防抱死的实时高效。本文在AMESim中搭建了15自由度整车模型，并通过Interface与Simulink中建立的控制方法相连接，进行了联合仿真分析。仿真的结果表明，本文建立的控制方法、控制模型能够很好地实现对本文研究车辆的制动防抱死控制。通过对实验室原有的传统汽车ESP硬件在环试验台进行重新设计和改造，建立了基于dSPACE的硬件在环实时仿真试验平台，对模糊自整定PID控制联合制动防抱死系统进行了硬件在环仿真试验。根据以上所述思路，本文主要针对以下几个方面进行了研究：一、整车系统动力学模型构建。构建了车辆的轮胎仿真模型、电池模型、轮毂电机模型、液压制动模块模型、空气动力学模型等，通过建立的车辆各部分模型以及整车数学模型，提出了车辆动力学模型的总体方案。在AMESim软件中建立了十五自由度的整车模型，作为进行ABS仿真的车辆动力学模型，为Simulink中的控制系统提供信号输入以及接受控制系统的反馈信息，实现本文研究的四轮毂电机独立驱动电动汽车的ABS仿真。二、电液联合制动的制动力分配策略。介绍了制动力分配理论，对电液联合制动的制动力分配进行了相关研究，提出了本文的制动力分配策略；给出了一种路面识别算法并对制动模式的判断方法进行了说明。三、模糊自整定PID控制策略研究。给出了模糊控制的理论基础，介绍了模糊控制器的原理、设计方法以及模糊控制理论在系统中的运行流程；对PID控制原理及参数整定等作了阐述；介绍了三种典型的模糊-PID控制方法。详细阐述了本文模糊自整定PID控制方法的设计过程及相关参数设置。四、离线仿真与分析。给出了在AMESim中建立的十五自由度整车模型和液压制动模型。建立了基于逻辑门限值方法的纯电机防抱死制动控制系统并进行了仿真；针对本文研究的模糊自整定PID控制电液联合制动进行了冰路面、雪地、干沥青路面和湿沥青路面等不同路面系数下的仿真。在对接路面方面，进行了湿沥青路面到压实雪地的制动防抱死仿真。仿真结果表明，设计的控制方法能够很好地实现车辆的联合制动防抱死控制功能。通过对逻辑门限制方法与本文研究的控制方法的仿真结果的分析可以得出，本文研究的控制方法较前者在电液联合制动方面有较大的优势，在防抱死制动时，车辆系统的波动也较前者小很多，可以充分有效地利用电机进行防抱死控制，并能够对制动能量进行回收。五、硬件在环仿真试验研究。通过对课题组原有传统车辆ESP硬件在环测试仿真系统进行重新设计与改造，搭建了基于dSPACE的电动汽车联合制动硬件在环仿真试验台，并进行了轮毂电机驱动电动汽车制动防抱死试验研究。结果表明，设计的控制策略能够根据车辆的实时状态，对路面系数进行判断，估算出当前的最佳滑移率，控制液压制动力和电机制动力的分配，保证滑移率在当前路面系数下保持在最佳滑移率附近。同时，在设计的控制策略下，制动防抱死系统响应速度快，系统波动小。本文提出的控制算法能够快速有效地对防抱死制动进行控制，并通过离线仿真与硬件在环仿真试验验证了该控制方法，为进一步研究轮毂电机驱动电动汽车电子稳定性集成控制奠定了基础。