CN110641475A - 基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，属于汽车稳定性控制技领域，驾驶员对车辆施加转向、加速等操纵命令，某驱动电机在车辆行驶过程中发生故障，故障检测模块检测失效信息并发送到分层控制器，参考模型根据驾驶员命令计算车辆理想状态，并与失效后车辆实际状态对比得到状态误差，基于反馈线性化的上层控制器根据状态误差及驱动电机失效造成的扰动计算主动前轮转角及附加横摆力矩，主动前轮转角信号传递给主动前轮转向系统，附加横摆力矩信号传递给下层控制器，再基于合作博弈的下层控制器将四个驱动电机建模为博弈中的参与者，并根据驱动电机失效信息，计算剩余健康电机符合帕累托最优的转矩分配策略，以保证车辆的稳定行驶。

Description

基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法

技术领域

本发明属于汽车稳定性控制技术领域，具体涉及一种基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法。

背景技术

汽车安全性能一直是汽车行业关注的焦点，随着汽车技术的发展，各种能源类型、不同驱动形式的汽车得到了深入研究。四轮独立驱动电动汽车即是其中比较热门的研究领域，四轮独立驱动电动汽车是指汽车的四个车轮都具有独立的动力源，如轮毂电机、轮边电机等。但随着汽车执行器及传感器等电子元件数量的增加，汽车执行器故障的概率也随之增加，潜在的故障严重威胁着汽车的行驶安全，甚至会导致汽车出现甩尾、激转等危险行驶状况，因此有必要提出一种能够针对驱动电机失效进行容错控制的控制方法。

分层控制器是一种在四轮独立驱动汽车稳定性控制领域较为常见的控制结构，其基于直接横摆力矩控制发展而来，直接横摆力矩控制是根据当前车辆行驶状态与理想状态的误差计算一个附加横摆力矩，针对独立驱动汽车分布式驱动的特点，可以方便地使用转矩分配方法将该附加横摆力矩转换为电机的驱动转矩。

当车辆遭遇执行器失效时，车辆易处于极限状态，此时车辆呈现较强的非线性特征，而线性化控制方法难以准确描述这种状态，因此控制效果不佳，但基于非线性控制的容错控制方法被研究的较少，并且非线性方法易存在计算时间长难以工程应用的缺点。反馈线性化方法是一种将非线性系统精确线性化为线性系统的方法，该方法利用微分同胚变换对非线性系统进行坐标转换，得到一个包含虚拟控制量的线性系统，然后根据反馈控制原理基于该虚拟控制量求得非线性系统的控制量。

四轮独立驱动汽车是一种典型的冗余系统，冗余系统具有多个决策者，因此存在较为严重的决策冲突。博弈论被证明是一种解决多参与者、多子系统、多决策者之间冲突的有效方法，近年来也被应用于汽车稳定性控制。基于博弈论的方法是将汽车的执行器考虑为博弈中的参与者，根据博弈过程中参与者更关心自身利益还是集体利益可分为非合作博弈和合作博弈。目前汽车领域对于博弈论的研究多集中在稳定性控制，而不具备容错功能，并且局限于两人的非合作博弈。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，对三种不同的电机失效形式(叠加失效、卡死失效、效率损失)进行容错控制，能够在四轮独立驱动电动汽车的驱动电机失效后对车辆稳定性进行控制。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

本发明提供的一种基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，包括：

步骤1)、建立车辆非线性动力学模型和参考模型；

步骤2)、根据执行器对系统的影响效果，对步骤1)中的非线性动力模型公式进行分组，定义受轮胎侧向力影响大的为第一组非线性车辆模型并作为分层控制器的上层控制器的设计基础，定义受轮胎纵向力影响大的为第二组非线性车辆模型并作为分层控制器的下层控制器的设计基础；分层控制器接收的电机失效信息由故障检测模块提供；由参考模型根据驾驶员命令计算车辆理想状态，并与失效后车辆实际状态对比得到状态误差；

步骤3)、基于反馈线性化的上层控制器，整理步骤2)中第一组非线性车辆模型作为状态函数，并设计符合反馈线性化要求的输出函数，得到用于反馈线性化的非线性系统，对该非线性系统进行反馈线性化操作，即根据微分同胚对非线性系统进行坐标变换得到包含虚拟控制量的线性系统模型，并利用模型预测控制求解线性系统模型的虚拟控制量，再利用反馈控制原理，由虚拟控制量求得上层控制器输出的主动前轮转角以及附加横摆力矩；

步骤4)、基于合作博弈的下层控制器，对步骤2)中第二组非线性车辆模型进行近似线性化整理，即利用分布式模型预测控制建立每个驱动电机的成本函数作为博弈中的参与者，并利用合作博弈建立具有状态交互通道和行为交互通道的数学模型，再推导得到符合集体理性的帕累托最优解，根据不同工况、不同电机失效形式，将相应参数代入帕累托最优解以实现对车辆的容错控制。

进一步，在步骤1)中所述的参考模型基于理想线性二自由度模型建立；所述车辆非线性动力学模型公式表示为：

其中，m是汽车整车质量；t_f和t_r分别是前轴及后轴长的1/2；δ_f是前轮转角；v_x和v_y代表汽车纵向速度和侧向速度；ω是横摆角速度；a和b分别是前轴、后轴到质心的距离；I_z是汽车转动惯量；F_xij和F_yij分别代表轮胎纵向力及轮胎侧向力，ij＝{fl,fr,rl,rr}分别代表前左轮、前右轮、后左轮、后右轮；轮胎侧向力用下式表示为：

其中，c_f，c_r分别是前轮及后轮的侧偏刚度；

轮胎纵向力可由轮胎纵向动力学公式推导得到：

其中，I_w为车轮转动惯量；ω_{w_ij}为车轮角速度；T_ij为电机输出转矩；R_eff为车轮有效滚动半径；F_{ij_roll}代表车轮滚动阻力；

驱动电机失效模型的三种形式为叠加失效、卡死失效、效率损失，包含失效信息的驱动电机转矩公式表示为：

其中，ε_ij是电机效率损失因子；T_{d_ij}代表理想的电机转矩；ΔT_ij是电机增加的异常转矩；电机失效信息由ε_ij与T_{d_ij}表示。

进一步，在步骤2)中的第一组非线性车辆模型公式表示为：

第二组非线性车辆模型公式表示为：

其中，B_{x_i}和B_{y_i}中下标i代表着矩阵的第i行；

F_y＝[F_yfl F_yfr F_yrl F_yrr]^T；

T_d＝[T_{d_fl} T_{d_fr} T_{d_rl} T_{d_rr}]^T；

进一步，将步骤1)中所述轮胎侧向力公式(2)、轮胎纵向力公式(3)及驱动电机失效公式(4)代入步骤2)所述的第一组非线性车辆模型公式(5)中整理得到非线性系统的状态函数

基于反馈线性化理论选择适当的输出函数h(x^up)，得到步骤3)所述的非线性车辆模型：

其中，x^up＝[v_y ω S_Lat]^T；h(x^up)＝[ω S_Lat]^T，S_Lat为车辆的侧向位移；

u_NL＝[δ_f M_x]^T，M_x为由轮胎纵向力决定的附加横摆力矩；

其中，Ψ为车辆横摆角。

进一步，在步骤3)中根据微分同胚对非线性系统(7)进行坐标变换得到包含虚拟控制量的线性系统模型公式表示为：

其中，v为虚拟控制量；z为坐标变换后的系统状态向量，z＝[h₁ h₂ v_y+v_xψ]^T；y^up＝[ω S_Lat+v_y+v_xω]^T；

式(8)中的虚拟控制量v可根据模型预测控制求得；

反馈控制原理公式表示为：

u＝D^-1(x^up)(-b(x^up)+v) (9)

其中，

代表李导数；

式(9)即表示上层控制器的输出。

进一步，在步骤4)中对第二组非线性车辆模型公式(6)进行近似线性化整理方程为：

其中，k代表该参数是时变的；x^low(k)＝[v_x(k) ω_x(k) η_fl(k) η_fr(k) η_rl(k) η_rr(k)]^T；

η_ij代表轮胎工作负荷；

T_s为离散步长；

μ代表路面附着系数；

ΔT(k)＝[ΔT_xfl(k) ΔT_xfr(k) ΔT_xrl(k) ΔT_xrr(k)]^T；

进一步，在步骤4)中，将驱动电机考虑为博弈中的参与者以及状态交互通道都是通过为每个参与者建立相应的成本函数实现的，以前左轮的成本函数为例，其成本函数具有N_p个预测步长，N_c个控制步长，的如下所示：

其中，权重矩阵

ρ₁代表前左轮在整个任务中所占的权重，Q^low的系数ρ＝ρ₁+ρ₂+ρ₃+ρ₄代表着四个车轮的状态量是相互影响的；

代表控制误差；

为期望的系统状态矩阵；

下标n代表矩阵的第n列，n＝{1,2,3,4}分别对应着四个车轮，

代表克罗内克积；

其余三个车轮的成本函数具有相似的数学表达式。

进一步，在步骤4)中获得帕累托最优解之前首先要获得单个车轮最优解，获得单个车轮最优解的方法为：

式(11)可利用最小二乘法求解，如下所示：

将式(12)代入式(13)，整理可得：

其余三个车轮的最优解都具有式(14)所示的形式。

进一步，在步骤4)中的每个驱动电机的行为交互是通过下式实现的：

进一步，在步骤4)中符合集体理性的帕累托最优解是通过下式表示的：

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：本发明控制方法由基于反馈线性化的上层控制方法与基于合作博弈的下层控制方法组成，上层控制器基于车辆非线性动力学模型建立，产生考虑电机失效影响的主动前轮转向角及附加横摆力矩；下层控制器将四个驱动电机建模为合作博弈中的四个参与者，建立具有状态交互通道及行为交互通道的合作博弈模型，然后计算符合帕累托最优的转矩分配策略，进行容错控制。简单而言，本发明考虑车辆的非线性特征，并进行精确线性化，及利用合作博弈理论获得容错控制的帕累托最优解，以对三种不同的电机失效情况进行容错控制。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为发明的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明一种基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法的模块结构包括：驾驶员模块，车辆模块，执行器模块，故障检测模块，分层控制器。其中下层控制器中存在两种交互通道，即状态交互通道和行为交互通道，第一种交互通道使驱动电机能够相互评估期望的系统状态性能，使得驱动电机共同持有一个全局的期望状态性能目标；第二种交互通道允许每个参与者跟踪自身的行为对其他参与者的影响。

具体的，以前左轮失效为例，其控制过程简单为：驾驶员对车辆施加转向、加速等操纵命令，前左轮驱动电机在车辆行驶过程中发生故障：

(1)若前左轮发生叠加失效，即在理想的电机转矩T_{d_fl}的基础上叠加一定的异常转矩ΔT_fl，此时前左电机失效信息电机效率损失因子ε_fl＝1，异常转矩ΔT_fl为一常数；

(2)若前左轮发生卡死失效，即电机转矩卡死在一固定输出，此时前左电机失效信息电机效率损失因子ε_fl＝0，异常转矩ΔT_fl为一常数；

(3)若前左轮发生效率损失失效，即电机损失一定的转矩输出能力，此时前左电机失效信息电机效率损失因子ε_fl∈(0,1)，异常转矩ΔT_fl＝0；

其余健康电机的效率损失因子ε_ij＝1，异常转矩ΔT_ij＝0(ij＝fl，fr，rr)；

前左电机失效信息ε_fl与ΔT_fl可通过故障检测模块获得，故障检测模块检测故障信息并发送到上层控制器与下层控制器；参考模型根据驾驶员命令计算车辆理想状态，并与非线性动力模型失效后车辆实际状态对比得到状态误差；基于反馈线性化的上层控制器根据状态误差及电机失效信息ε_fl与ΔT_fl，通过反馈控制原理计算主动前轮转角及附加横摆力矩，主动前轮转角信号传递给主动前轮转向系统，附加横摆力矩信号传递给下层控制器；再基于合作博弈理论的下层控制器，根据驱动电机失效信息ε_fl与ΔT_fl，通过帕累托最优解计算剩余健康驱动电机转矩分配策略，保证车辆的稳定行驶。

若前右轮、后右轮及后左轮发生失效时，则有类似的相对应的控制方法。

具体的，分层容错控制方法包括如下步骤：

步骤1)、建立车辆非线性动力学模型和参考模型；参考模型基于理想线性二自由度模型建立；车辆非线性动力学模型公式表示为：

其中，m是汽车整车质量；t_f和t_r分别是前轴及后轴长的1/2；δ_f是前轮转角；v_x和v_y代表汽车纵向速度和侧向速度；ω是横摆角速度；a和b分别是前轴、后轴到质心的距离；I_z是汽车转动惯量；F_xij和F_yij分别代表轮胎纵向力及轮胎侧向力，ij＝{fl,fr,rl,rr}分别代表前左轮、前右轮、后左轮、后右轮；轮胎侧向力用下式表示为：

其中，c_f，c_r分别是前轮及后轮的侧偏刚度；

轮胎纵向力可由轮胎纵向动力学公式推导得到：

其中，I_w为车轮转动惯量；ω_{w_ij}为车轮角速度；T_ij为电机输出转矩；R_eff为车轮有效滚动半径；F_{ij_roll}代表车轮滚动阻力；

包含失效信息的驱动电机转矩是用下式表示的：

其中，ε_ij是电机效率损失因子；T_{d_ij}代表理想的电机转矩；ΔT_ij是电机增加的异常转矩；电机失效信息为ε_ij与T_{d_ij}；

步骤2)、根据执行器对系统的影响效果，对步骤1)中的非线性动力模型公式进行分组，定义受轮胎侧向力影响大的为第一组非线性车辆模型并作为分层控制器的上层控制器的设计基础，定义受轮胎纵向力影响大的为第二组非线性车辆模型并作为分层控制器的下层控制器的设计基础；分层控制器接收的电机失效信息由故障检测模块提供；由参考模型根据驾驶员命令计算车辆理想状态，并与失效后车辆实际状态对比得到状态误差；

受轮胎侧向力影响较大的第一组非线性车辆模型公式为：

受轮胎纵向力影响较大的第二组非线性车辆模型公式为：

其中，B_{x_i}和B_{y_i}中下标i代表着矩阵的第i行；

F_y＝[F_yfl F_yfr F_yrl F_yrr]^T；

T_d＝[T_{d_fl} T_{d_fr} T_{d_rl} T_{d_rr}]^T；

步骤3)、基于反馈线性化的上层控制器，整理步骤2)中第一组非线性车辆模型作为状态函数，并设计符合反馈线性化要求的输出函数，得到用于反馈线性化的非线性系统，对该非线性系统进行反馈线性化操作，即根据微分同胚对非线性系统进行坐标变换得到包含虚拟控制量的线性系统模型，并利用模型预测控制求解线性系统模型的虚拟控制量，再利用反馈控制原理，由虚拟控制量求得上层控制器输出的主动前轮转角以及附加横摆力矩；其中：

将步骤1)中所述轮胎侧向力公式(2)、轮胎纵向力公式(3)及驱动电机失效公式(4)代入步骤2)所述的第一组非线性车辆模型公式(5)中整理得到非线性系统的状态函数

基于反馈线性化理论选择适当的输出函数h(x^up)，得到如下形式的非线性系统：

其中，x^up＝[v_y ω S_Lat]^T；h(x^up)＝[ω S_Lat]^T，S_Lat为车辆的侧向位移；

u_NL＝[δ_f M_x]^T，M_x为由轮胎纵向力决定的附加横摆力矩；

其中，Ψ为车辆横摆角。

根据微分同胚理论得到的可控的线性系统模型公式如下所示：

其中，v为虚拟控制量；z为坐标变换后的系统状态向量，z＝[h₁ h₂ v_y+v_xψ]^T；

y^up＝[ω S_Lat+v_y+v_xω]^T；

式(8)中的虚拟控制量v可根据模型预测控制求得；

反馈控制原理如下所示：

u＝D^-1(x^up)(-b(x^up)+v) (9)

其中，

代表李导数；

式(9)即表示上层控制器的输出。

步骤4)、基于合作博弈的下层控制器，对步骤2)中第二组非线性车辆模型进行近似线性化整理，即利用分布式模型预测控制建立每个驱动电机的成本函数作为博弈中的参与者，并利用合作博弈建立具有状态交互通道和行为交互通道的数学模型，再推导得到符合集体理性的帕累托最优解，根据不同形式工况、不同电机失效形式，将相应参数代入帕累托最优解以实现对车辆的容错控制；

近似线性化后的第二组非线性车辆模型公式(6)整理为：

其中，k代表该参数是时变的；x^low(k)＝[v_x(k) ω_x(k) η_fl(k) η_fr(k) η_rl(k) η_rr(k)]^T；

η_ij代表轮胎工作负荷；

T_s为离散步长；

μ代表路面附着系数；

ΔT(k)＝[ΔT_xfl(k) ΔT_xfr(k) ΔT_xrl(k) ΔT_xrr(k)]^T；

将驱动电机考虑为博弈中的参与者以及状态交互通道都是通过为每个参与者建立相应的成本函数实现的，前左轮的成本函数具有N_p个预测步长，N_c个控制步长，如下所示：

其中，权重矩阵

ρ₁代表前左轮在整个任务中所占的权重，Q^low的系数ρ＝ρ₁+ρ₂+ρ₃+ρ₄代表着四个车轮的状态量是相互影响的；

代表控制误差；

为期望的系统状态矩阵；

下标n代表矩阵的第n列，n＝{1,2,3,4}分别对应着四个车轮，

代表克罗内克积；

获得单个车轮最优解的方法为：式(11)可利用最小二乘法求解，如下所示，

将式(12)代入式(13)，整理可得：

每个驱动电机的行为交互是通过下式实现的，

符合集体理性的帕累托最优解是通过下式表示的：

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，包括：

步骤1)、建立车辆非线性动力学模型和参考模型；

步骤2)、根据执行器对系统的影响效果，对步骤1)中的非线性动力模型公式进行分组，定义受轮胎侧向力影响大的为第一组非线性车辆模型并作为分层控制器的上层控制器的设计基础，定义受轮胎纵向力影响大的为第二组非线性车辆模型并作为分层控制器的下层控制器的设计基础；分层控制器接收的电机失效信息由故障检测模块提供；由参考模型根据驾驶员命令计算车辆理想状态，并与失效后车辆实际状态对比得到状态误差；

步骤3)、基于反馈线性化的上层控制器，整理步骤2)中第一组非线性车辆模型作为状态函数，并设计符合反馈线性化要求的输出函数，得到用于反馈线性化的非线性系统，对该非线性系统进行反馈线性化操作，即根据微分同胚对非线性系统进行坐标变换得到包含虚拟控制量的线性系统模型，并利用模型预测控制求解线性系统模型的虚拟控制量，再利用反馈控制原理，由虚拟控制量求得上层控制器输出的主动前轮转角以及附加横摆力矩；

步骤4)、基于合作博弈的下层控制器，对步骤2)中第二组非线性车辆模型进行近似线性化整理，即利用分布式模型预测控制建立每个驱动电机的成本函数作为博弈中的参与者，并利用合作博弈建立具有状态交互通道和行为交互通道的数学模型，再推导得到符合集体理性的帕累托最优解，根据不同工况、不同电机失效形式，将相应参数代入帕累托最优解以实现对车辆的容错控制。

2.根据权利要求1所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤1)中所述的参考模型基于理想线性二自由度模型建立；所述车辆非线性动力学模型公式表示为：

其中，m是汽车整车质量；t_f和t_r分别是前轴及后轴长的1/2；δ_f是前轮转角；v_x和v_y代表汽车纵向速度和侧向速度；ω是横摆角速度；a和b分别是前轴、后轴到质心的距离；I_z是汽车转动惯量；F_xij和F_yij分别代表轮胎纵向力及轮胎侧向力，ij＝{fl,fr,rl,rr}分别代表前左轮、前右轮、后左轮、后右轮；轮胎侧向力用下式表示为：

其中，c_f，c_r分别是前轮及后轮的侧偏刚度；

轮胎纵向力可由轮胎纵向动力学公式推导得到：

其中，I_w为车轮转动惯量；ω_{w_ij}为车轮角速度；T_ij为电机输出转矩；R_eff为车轮有效滚动半径；F_{ij_roll}代表车轮滚动阻力；

驱动电机失效信息的三种形式为叠加失效、卡死失效、效率损失，包含失效信息的驱动电机转矩公式表示为：

其中，ε_ij是电机效率损失因子；T_{d_ij}代表理想的电机转矩；ΔT_ij是电机增加的异常转矩；电机失效信息由ε_ij与T_{d_ij}表示。

3.根据权利要求2所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤2)中的第一组非线性车辆模型公式表示为：

第二组非线性车辆模型公式表示为：

其中，B_{x_i}和B_{y_i}中下标i代表着矩阵的第i行；

F_y＝[F_yfl F_yfr F_yrl F_yrr]^T；

T_d＝[T_{d_fl} T_{d_fr} T_{d_rl} T_{d_rr}]^T；

4.根据权利要求3所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，将步骤1)中所述轮胎侧向力公式(2)、轮胎纵向力公式(3)及驱动电机失效公式(4)代入步骤2)所述的第一组非线性车辆模型公式(5)中整理得到非线性系统的状态函数

基于反馈线性化理论选择适当的输出函数h(x^up)，得到步骤3)所述的非线性系统：

其中，x^up＝[v_y ω S_Lat]^T；h(x^up)＝[ω S_Lat]^T，S_Lat为车辆的侧向位移；

u_NL＝[δ_f M_x]^T，M_x为由轮胎纵向力决定的附加横摆力矩；

其中，Ψ为车辆横摆角。

5.根据权利要求4所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤3)中根据微分同胚对非线性系统(7)进行坐标变换得到包含虚拟控制量的线性系统模型公式表示为：

其中，v为虚拟控制量；z为坐标变换后的系统状态向量，z＝[h₁ h₂ v_y+v_xψ]^T；

式(8)中的虚拟控制量v可根据模型预测控制求得；

反馈控制原理公式表示为：

u＝D^-1(x^up)(-b(x^up)+v) (9)

其中，

代表李导数；

式(9)即表示上层控制器的输出。

6.根据权利要求5所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤4)中对第二组非线性车辆模型公式(6)进行近似线性化整理方程为：

其中，k代表该参数是时变的；x^low(k)＝[v_x(k) ω_x(k) η_fl(k) η_fr(k) η_rl(k) η_rr(k)]^T；

η_ij代表轮胎工作负荷；

T_s为离散步长；

μ代表路面附着系数；

ΔT(k)＝[ΔT_xfl(k) ΔT_xfr(k) ΔT_xrl(k) ΔT_xrr(k)]^T；

7.根据权利要求6所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤4)中，将驱动电机考虑为博弈中的参与者以及状态交互通道都是通过为每个参与者建立相应的成本函数实现的，以前左轮的成本函数为例，其成本函数具有N_p个预测步长，N_c个控制步长，如下所示：

其中，权重矩阵

ρ₁代表前左轮在整个任务中所占的权重，Q^low的系数ρ＝ρ₁+ρ₂+ρ₃+ρ₄代表着四个车轮的状态量是相互影响的；

代表控制误差；为期望的系统状态矩阵；

下标n代表矩阵的第n列，n＝{1,2,3,4}分别对应着四个车轮，

代表克罗内克积；

其余三个车轮的成本函数具有相似的数学表达式。

8.根据权利要求7所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤4)中获得帕累托最优解之前首先要获得单个车轮最优解，获得单个车轮最优解的方法为：

式(11)可利用最小二乘法求解，如下所示：

将式(12)代入式(13)，整理可得：

其余三个车轮的最优解都具有式(14)所示的形式。

9.根据权利要求8所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤4)中的每个驱动电机的行为交互是通过下式实现的：

10.根据权利要求9所述的基于合作博弈的四轮独立驱动电动汽车分层容错控制方法，其特征在于，在步骤4)中符合集体理性的帕累托最优解是通过下式表示的：

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