目前,随着人们对地球环境和清洁能源需要的日益重视,作为新能源汽车的电动汽车,由于其零污染排放、低能耗等特点完全符合能源利用绿色清洁化的大趋势,在世界范围内对电动汽车作为交通工具的需求也不断提升。针对四轮驱动(4WD)分布式电动汽车(EV)而言,其防滑容错控制具有多执行器、不确定性、非线性和强耦合性等特点,使得各子系统之间相互影响、相互制约。因此,为了提高驱动防滑(ASR)系统的容错能力和鲁棒性,降低系统的计算复杂度,本文提出了一种基于滑模控制的车轮智能体系统(MAS)的容错控制方法。本文以四轮驱动轮毂电动汽车为研究对象,基于滑模控制并结合多智能体相关知识,针对电动汽驱动防滑系统(ASR)和执行器容错控制技术展开研究。首先,本文针对分布式驱动式电动汽车的驱动防滑工作原理进行分析,结合多智能体理论,以电动汽车的底盘连接结构和驱动体系的内部通讯原理作为依托,得出用于获取理想滑移率的虚拟领导者以及四个车轮智能体跟随者所组成的拓扑结构。将四轮独立驱动ASR系统分解为四轮智能体系统,与传统复杂模型相比降低了模型维数。因此,将ASR系统控制器的设计转化为单轮智能体控制器的设计。针对已知上界的系统扰动,设计了单轮智能体终端滑模控制器,利用力矩精准控制的优势以及转矩分配控制策略使实际滑移率能够在有限时间内跟踪理想滑移率,并证明了系统的李雅普诺夫稳定性。其次,为使正常在ASR系统的作用下在不同路面上能够依然能够良好行驶,提出的驱动力分配控制策略更具普遍适用性。针对未知的扰动上界,采用单轮智能体自适应估计机制选择滑模控制器切换项增益,解决增益高估问题带来的抖振现象。所以对于ASR系统采用自适应估计机制选择滑模控制器切换项增益,解决增益高估问题。重新设计了控制率,并证明了系统的李雅普诺夫稳定性。控制策略保证了实际控制信号的平滑,有效地抑制了滑模控制固有的抖振现象,提高了系统的鲁棒性。与前一控制方法相比较,缩短了控制系统的收敛时间,实现了滑移率跟踪控制动态性能的改善,提高了控制策略的可靠性。利用CarSim-Matlab/Simulink搭建电动汽车驱动理想滑移率跟踪控制联合仿真平台,在Carsim中将传统汽车改装为四轮轮毂电动汽车,并给出整车参数。同时选择湿鹅卵石与干水泥的对接路面工况进行仿真实验。仿真结果表明,本文提出的在无故障下的控制策略都能在有限时间内实现理想滑移率的跟踪控制,实现了驱动防滑(ASR)系统的目的。采用自适应滑模跟踪对切换增益估计的控制方法,有效减少了抖振现象,减少了能量损耗,使得驱动力分配策略更具普遍适用性。然后,在未知的扰动上限的驱动防滑控制研究的基础上,针对执行器故障,根据部分失效(PLOE)故障严重程度和偏差故障严重程度设计了基于多智能体理论的单轮智能体控制器,以提高ASR系统的容错能力。仿真结果证明基于多智能体系统(MAS)的自适应滑模容错控制方法,在有效的减少了执行器故障影响的同时实现了滑移率的跟踪控制,提高了车辆的安全性和通过性。