El aprendizaje federado basado en blockchain (BCFL) ha sido considerado como un paradigma emergente de intercambio de datos en redes periféricas de internet de las cosas (IoT) debido a sus ventajas, como la descentralización, el entrenamiento colaborativo de modelos y la protección de la privacidad. Sin embargo, ha habido pocos estudios centrados en el análisis estratégico en el sistema BCFL, lo cual es importante para establecer un sistema BCFL sólido y sostenible en un entorno desconfiado y orientado al lucro. En este documento, primero proponemos un sistema de intercambio de datos autoorganizado respaldado por BCFL para analizar profundamente la lógica de intercambio de datos. Luego, se establece un modelo matemático basado en la teoría de juegos evolutiva para analizar la interacción entre los propietarios de modelos y los proveedores de datos, con el objetivo de explorar la estabilidad de las estrategias de los usuarios bajo diferentes consideraciones. Según el análisis estratégico, diseñamos y discutimos un mecanismo de control de sistema dinámico basado en contratos inteligentes para mantener de manera adaptativa un sistema BCFL sólido y sostenible. Realizamos análisis numéricos y experimentos para verificar nuestro trabajo.