一种基于自适应神经网络观测器的分布式驱动车辆预设性能容错控制方法及系统

本发明提供了一种基于自适应神经网络观测器的分布式驱动车辆预设性能容错控制方法及系统，构建了包含电机故障与未知扰动的车辆动力学模型；为实现对故障与扰动的实时估计，突破对扰动导数有界性的限制，设计了自适应神经网络观测器；针对控制方向不确定问题，基于预设性能控制理论设计了上层控制器，引入Nussbaum函数和障碍Lyapunov函数，确保系统动态误差始终满足预设性能约束，实现对车辆横向力、纵向力及横摆力矩的精确跟踪控制；为提高多电机故障工况下的系统协调能力，构建了融合电机力矩约束与轮胎力极限的最优力矩分配模型，通过二次规划算法实现驱动与转向系统的协同优化控制，提升整车在故障状态下的稳定性和安全性。