一类非线性相似组合大系统的分散自适应滑模控制

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分散模型跟踪滑模控制器在陶瓷取坯机械手中的应用

设切换函数为％ｔ＝ｅｔ＝（ｑ（０））
其中，ｑ＝［，， …… ，］～为常数矩阵。ｃ由（）６式求得：
－
（）６
∈Ｒ， … 代表外来干扰及示乐菇闸露互作用的和；＝（ｘＴ
…
，
）Ｉ是统＿卷古ｍ曼并１素Ｐ１ ∈＂状Ｉ：，规定Ａ量；，
为块对角阵；（，）ｈ，ｈｘｔ＝［ｌ， ……１Ｔ１］∈ ¨；（），Ｉ．ｕｔ＝
……ｕ］ｎ∈
现给出第ｉ个子系统线性时不变跟踪模型为：
－
＾
＾＾
（）ｊｔ＋Ｂ（）ｉ，， … ，）ｔ：Ａ（）ｉ【（＝１２ … Ｎ
变结构分散控制就是要为每个子系统选择一个适当切换
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工
业
２００２年第１期
函数使得之上滑模运动获得希望的特性，选择非连续控制并律使得ｃ滑动面 —运动趋于稳定。ｓ总体ｃ滑模表达式：ｓ
（＝１２ …一Ｎｉ，，）
（）４
其中．ｔ＝（）（为跟踪误差向量。（ｔ一ｔ））那么由Ｙ（）ｔ和（）导出跟踪误差运动方程如下关系ｔ可
式：
Ａ＾＾Ａ
自（）ｔ＝Ａ自（）Ａ —Ａ）（）ｔ一Ｂ（）（，ｔ＋（ｔ＋Ｂｕ（），ｔ一ｘ（）５
分散模型跟踪滑模控制器在陶瓷取坯机械手中的应用

控制系统中的自适应滑模控制技术研究与应用

控制系统中的自适应滑模控制技术研究与应用自适应滑模控制技术是一种用于控制系统的高级控制策略，通过将滑模控制器与自适应算法相结合，可以实现对复杂系统的精确控制。

本文旨在研究和应用自适应滑模控制技术，探讨其在控制系统中的有效性和应用前景。

首先，我们需要了解滑模控制技术的基本原理。

滑模控制是一种通过引入滑动面来实现对系统状态的控制的方法。

滑动面是一个特殊的超平面，它可以将系统状态限制在特定的范围内。

滑模控制器会根据系统状态与滑动面之间的偏差来调节控制信号，以达到控制系统的稳定性和鲁棒性。

然而，传统的滑模控制技术往往无法满足系统动态性能的要求。

这种情况下，自适应滑模控制技术应运而生。

自适应滑模控制技术通过引入自适应算法，可以自动调整滑动面的参数，以适应系统的变化。

这样，我们可以在不改变滑模控制器结构的情况下，实现对系统的精确控制。

在实际应用中，自适应滑模控制技术具有广泛的应用前景。

首先，它可以应用于各种非线性系统的控制。

非线性系统常常具有复杂的动态特性和不确定性，传统的控制方法往往无法有效应对。

而自适应滑模控制技术通过自适应调整滑动面的参数，可以适应系统的非线性特性，从而实现对非线性系统的精确控制。

其次，自适应滑模控制技术还可以应用于具有参数变化或不确定性的系统。

在实际应用中，系统的参数常常会随着时间的推移而变化，传统的控制方法往往无法适应参数变化的情况。

而自适应滑模控制技术通过自适应算法不断调整滑动面的参数，可以实现对参数变化系统的精确控制。

此外，自适应滑模控制技术还可以应用于具有外部扰动或测量误差的系统。

在实际应用中，系统常常受到外界环境的扰动或测量误差的影响，传统的控制方法往往无法有效抑制这些干扰。

而自适应滑模控制技术通过自适应调整滑动面的参数，可以实时对外部扰动和测量误差进行补偿，从而实现对扰动鲁棒性的控制。

最后，我们需要关注自适应滑模控制技术的研究方向和挑战。

当前，研究人员主要将自适应滑模控制技术应用于各类工程系统，包括航空航天、机器人、电力系统等领域。

一类带死区输入的非线性不确定系统滑模自适应控制

ＬＩＹｏｇ— ｎｎｇａｇ，ＬＩＸｉｇｙｎ —ｅ
（ｓｎｓｃｏｌＢｕｉｅｓＳｈｏ，ＵｎｖｒｉｆＳａｇａｆｒＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ，ｓａｇａ２０９ｉｅｓｙｏｈｎｈｉｏｃｃｎｃｎｌｇｔｅｈｎｈｉ００３，Ｃｈｎ）ｉａ
ＡｂｔａｔＡｔｏｒｓｎｅｏｄｉｎｓｉｉｇｍｏｅｃｎｒｌａｄａａｔｅｃｎｒｌｎｔｅｐｅｅｃｆｎｎｉｅｒｓｓｅｔｓｒｃ：ｍｅｈｄｉｐｅｅｔｄｔｅｇｌｎｄｏｔｏｎｄｐｉｏｔｏｈｒｓｎｅｏｏｌａｙｔｍｓｗｉｓｓｄｖｉｎｈｐｒｍｅｅｎｅｔｉｔｅｎｎｎｗｎｄａａａｔｒｕｃｒａｎｉａｄｕｋｏｅｄ—ｚｎ．Ｕｎｎｗｎｄａｓｏｅｋｏｅｄ～ｚｎｅａａｅｎｏｔａｔ．ＴｈｒｒＷＯｋｎｓｏａｏｅｉｓｐｒｔｄｉｔＷＯｐｒｓｓｅｅａｅｔｉｄｆｐ — ｒｍｅｅｎｅｔｉｔｓｉｈｏｌｅｒｓｓｅｃｎｅｎｄｉｈｓｐｐｒａｔｒｕｃｒａｎｉｎｔｅｎｎｉａｙｔｍｏｃｒｅｎｔｉａｅ．Ｔｈｉｓｒｈｏｓａｔｐｒｍｅｅｓｗｈｃｒｎｎｗｎ；ｅｎｅｆｒｔａｅｔｅｃｎｔｎａａｔｒｉｈａｅｕｋｏｔｅｓｃｎｒｈｉ —ｖｒｉｇｐｒｍｅｅｓｗｈｃｒｎｎｗｎａｄｐｒｆｔｅｕｋｏｅｄ— ｚｎ．Ｔｈｏｔｏｌｒｉｃｍｂｎｄｈｅｏｄａｅｔｅｔｍｅａｙｎａａｔｒｉｈａｅｕｋｏｎａｔｏｈｎｎｗｎｄａｏｅｅｃｎｒｌｏｉｅｅｓ

滑模控制——精选推荐

滑模控制滑模变结构理论⼀、引⾔滑模变结构控制本质上是⼀类特殊的⾮线性控制,其⾮线性表现为控制的不连续性,这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,⽽是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有⽬的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。

由于滑动模态可以进⾏设计且与对象参数及扰动⽆关,这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、⽆需系统在线辩识,物理实现简单等优点。

该⽅法的缺点在于当状态轨迹到达滑模⾯后,难于严格地沿着滑模⾯向着平衡点滑动,⽽是在滑模⾯两侧来回穿越, 从⽽产⽣颤动。

滑模变结构控制出现于20世纪50年代,经历了 50余年的发展,已形成了⼀个相对独⽴的研究分⽀,成为⾃动控制系统的⼀种⼀般的设计⽅法。

以滑模为基础的变结构控制系统理论经历了 3个发展阶段.第1阶段为以误差及其导数为状态变量研究单输⼊单输出线性对象的变结构控制; 20世纪60年代末开始了变结构控制理论研究的第2阶段, 研究的对象扩⼤到多输⼊多输出系统和⾮线性系统;进⼊80年代以来, 随着计算机、⼤功率电⼦切换器件、机器⼈及电机等技术的迅速发展, 变结构控制的理论和应⽤研究开始进⼊了⼀个新的阶段, 所研究的对象已涉及到离散系统、分布参数系统、滞后系统、⾮线性⼤系统及⾮完整⼒学系统等众多复杂系统, 同时,⾃适应控制、神经⽹络、模糊控制及遗传算法等先进⽅法也被应⽤于滑模变结构控制系统的设计中。

⼆、基本原理带有滑动模态的变结构控制叫做滑模变结构控制(滑模控制)。

所谓滑动模态是指系统的状态被限制在某⼀⼦流形上运动。

通常情况下,系统的初始状态未必在该⼦流形上,变结构控制器的作⽤在于将系统的状态轨迹于有限时间内趋使到并维持在该⼦流形上,这个过程称为可达性。

系统的状态轨迹在滑动模态上运动并最终趋于原点,这个过程称为滑模运动。

滑模运动的优点在于,系统对不确定参数和匹配⼲扰完全不敏感。

自适应控制的控制律

自适应控制的控制律
自适应控制是一种控制系统，能够根据系统的变化自动调整控制参数以适应不确定性和变化。

自适应控制律是指在自适应控制系统中使用的控制算法或规律，它能够根据系统的实时状态和性能指标来调整控制器的参数，以实现对系统的稳定控制和优化性能。

自适应控制律的设计通常涉及到系统建模、参数识别和控制器设计等方面。

首先，需要对被控对象进行数学建模，以获取系统的动态特性和参数。

然后，通过参数识别技术，可以实时地估计系统的参数，包括未知的环境扰动和参数变化。

最后，基于系统模型和参数估计，设计自适应控制律，使得控制器能够根据实时的参数估计和系统状态来调整控制输入，以实现对系统的稳定控制和性能优化。

自适应控制律可以采用多种控制算法，包括模型参考自适应控制、自适应滑模控制、自适应神经网络控制等。

这些算法在不同的应用领域和系统中具有不同的优势和适用性。

例如，模型参考自适应控制适用于具有较好系统模型的系统，而自适应神经网络控制适用于非线性和复杂系统。

总的来说，自适应控制律通过实时地调整控制器的参数来适应系统的变化，能够提高控制系统对不确定性和变化的鲁棒性，从而在实际工程应用中具有重要的意义和价值。

一类非线性系统的自适应模糊滑模定位控制

中图分类号：Ｐ２３Ｔ７文献标志码：Ａ
Ｐｏｉｉｎｉｇｃｎｒｌｆｒａｃａｓｏｏｌｎｅｒｓｓｅｓｔｏｎｏｔｏｏｌｓｆｎｉａｙｔｍｓｂｓｄｏｄａｔｖｕｚｌｄｎｇｍｏｅａｅｎａｐｉｅｆｚｙｓｉｉｄ
一
类非线系的自适应模糊滑模定位控制性统
陶洪峰，寿松李志宇胡，
（．南京航空航天大学自动化学院，江苏南京２０１；１１０６
２．江南大学通信与控制工程学院，江苏无锡２４２）１１２
摘要：针对一类由多子系统组成的，有建模误差和未知不确定性的多变量非线性系统，出了一种自适具提
的稳定。该方法减少了对系统模型精确度的依赖，免了传统方法对不确定性的人为预估行为。最后，过船舶避通
动力定位系统的控制仿真表明了本方法的有效性。关键词：模糊滑模；自适应；鲁棒；非线性系统；定位控制
２．ｃｏｌｆＣｏＳｈｏｍｍｕｉａｉｎａｄＣｎｒｌＥｎｎｅｉｇ，Ｊａｇａｉ．，Ｗｕｉ１１２，Ｃｎ）ｏｎｃｔｏｎｏｔｏｇｉｅｒｎｉｎｎｎＵｎｖｘ４２２ｈｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｎａａｔｖｏｕｔｐｓｔｏｉｇｃｎｒｌｓｈｍｅｉｒｄｃｄｆｒａｃａｓｏｕｔａｉｂｅｎｎｉｅｒｄｐｉｅｒｂｓｏｉｉｎｎｏｔｏｃｅｓｐｏｕｅｏｌｓｆｍｌｉｒａｌｏｌａｖｎｓｓｅｓｗｉｈｓｍｅｍｏｅｉｇｅｒｒａｄｕｋｎｗｎｕｃｒａｎｉｓｙｔｍｔｏｄｌｒｏｎｎｏｎｅｔｉｔ．Ｔｈｌｉａｉｂｅｓｓｅｒｏｐｓｄｏｏｎｅｅｍｕｔｖｒａｌｙｔｍｓａｅｃｍｏｅｆｓｍｅｓｂｙｔｍｓｎｈｎｅｔｉｔｅｒｓｕｄｔｅｎｒｂｕｄｄｕｓｓｅ，ａｄｔｅｕｃｒａｎｉｓａｅａｓｍｅＯｂｏｍ— ｏｎｅ，ｂｔｈｐｅｏｎｓｕｋｏ．Ｂｓｄｏｕｅｕｐｒｂｕｄｉｎｎｗｎｔａｅｎ

自适应滑模控制与自适应模糊控制比较

自适应滑模控制与自适应模糊控制比较在现代控制理论中，有许多控制方法可供选择，其中自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）和自适应模糊控制（Adaptive Fuzzy Control，AFC）是两种常用的控制策略。

本文将对这两种控制方法进行比较，分析它们的优缺点以及在不同系统中的适用性。

一、自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）自适应滑模控制是一种基于系统滑模理论的自适应控制方法。

它通过引入滑模变量和滑模面的概念，使系统能够在不确定性和外界扰动的情况下实现稳定控制。

ASMC的核心思想是通过在滑模面上设计适当的控制律，将系统状态引导到滑模面上，并使系统状态在滑模面上保持一个稳定的动态行为。

ASMC的优点是具有较强的鲁棒性和适应性能力，能够对非线性系统和不确定性系统进行有效的控制。

此外，ASMC还能够实现较好的跟踪性能和抗扰动能力，能够对系统参数变化和外界扰动做出快速响应。

然而，ASMC也存在一些缺点。

首先，ASMC的设计较为复杂，需要对系统模型的具体参数和不确定性进行准确的估计。

其次，ASMC 的控制律参数调节较为困难，需要经验丰富的控制工程师进行调试。

此外，ASMC还对系统模型的精确性要求较高，对于复杂的非线性系统，很难精确建立模型，从而影响了控制性能。

二、自适应模糊控制（Adaptive Fuzzy Control，AFC）自适应模糊控制是一种基于模糊逻辑思维和自适应调节机制的控制方法。

它通过建立模糊逻辑规则和设计模糊控制器，实现对系统的稳定控制。

AFC的核心思想是将模糊规则和模糊推理机制与自适应调节机制相结合，通过不断学习和调整模糊控制器的参数，使系统能够在不确定性和外界扰动的情况下实现稳定控制。

AFC的优点是能够处理非线性和模糊性系统，并对模型的精确性要求较低。

AFC的设计较为简单，不需要具体的系统模型信息，只需要通过实际样本数据和经验知识来构建模糊控制器。

控制系统自适应滑模方法研究

控制系统自适应滑模方法研究自适应滑模方法是一种比较先进的控制技术，它能够克服线性系统和非线性系统等不同特性的影响，在很多领域得到了广泛应用。

本文旨在探讨控制系统中的自适应滑模方法，为读者介绍控制系统中滑模控制的基本理论和自适应控制的实现。

一、滑模控制的基本理论滑模控制是一种针对非线性系统，自行主导系统稳态运行的控制方法。

该方法要求系统被分解为一个可观测的线性部分和一个不可观测的非线性部分，对于非线性部分的干扰，控制器采用滑模来限制非线性部分的影响，使系统得以有效控制。

滑模控制方法的优点在于：可以消除非线性部分干扰，提高系统的动态响应性能，同时保证系统的稳定性和鲁棒性。

但是滑模控制也存在一定的局限性，比如对系统动态响应时延性等因素的敏感性。

二、自适应控制自适应控制是指控制系统对外部环境、工作对象和任务要求的自动调节过程。

其核心思想是通过建立控制系统的数学模型，自主地学习和调节控制器的参数来提高系统的控制效果。

自适应控制可以通过反馈控制、前馈控制、模型参考控制和模糊控制等多种方法来实现。

其中，模型参考控制是一种基于建立数学模型的控制方法，可以自主地调节控制器的参数，使得控制系统不仅满足给定的控制要求，还可以适应变化的环境和工作要求。

三、自适应滑模控制自适应滑模控制是指将滑模控制与自适应控制结合起来，通过自适应调节滑模控制器的参数来实现对非线性系统的控制。

自适应滑模控制器的实现需要有一个有足够先验信息的模型，来描述所控制的系统的动态行为。

在设计控制器时，需要将控制器设计模型与实际模型相对应，通过在线学习和调节控制器的参数，使控制器能够更好地适应实际系统的变化。

自适应滑模控制的优点在于能够解决系统的非线性和不确定性，而且能够在不同环境下自动调节控制器的参数，保证系统性能的最优化。

结语控制系统自适应滑模方法是近年来发展较快的一种控制技术，它能够适应不同的系统模型和控制要求，具有很好的适应性和鲁棒性。

未来，在不断优化控制器算法和完善控制系统模型的基础上，自适应滑模控制将在更多领域得到应用，为我们的工业自动化和控制技术发展做出更大的贡献。

滑模控制

滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制, 其本质上是一类特殊的非线性控制,且非线性表现为控制的不连续性. 这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中,根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动. 由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关,这就使得滑模控制具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点.滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面，通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。

系统一旦到达切换超平面，控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点，这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。

由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系，所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性。

超平面的设计方法有极点配置，特征向量配置设计法，最优化设计方法等，所设计的切换超平面需满足达到条件，即系统在滑模平面后将保持在该平面的条件。

控制器的设计有固定顺序控制器设计、自由顺序控制器设计和最终滑动控制器设计等设计方法[1]。

现在以N维状态空间模型为例，采用极点配置方法得到M(N<M)维切换超平面，控制器采用固定顺序控制器的设计方式，首先控制器控制任意点到Q1超平面（M维）形成M-1阶滑动模态，系统到达Q1超平面后由于该平面的达到条件而保持在该超平面上所以后面的超平面将是该超平面的子集；然后控制器采用Q1对应的控制规则驱动到Q1与Q2交接的Q12平面（M-1维）得到M-2滑动模态，然后在Q12对应的控制规则驱动下到Q12与Q3交接的Q123平面（M-2维），依次到Q123..m平面，得到最终的滑模，系统在将在达到条件下保持在该平面，使系统得到期望的性能。

滑模控制的优点是能够克服系统的不确定性, 对干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性,尤其是对非线性系统的控制具有良好的控制效果。

滑模控制

4.1.2 滑模控制系统的设计滑模控制的第一步是根据系统所希望具有的动态特性来设计系统的滑模面 S ( x ) ， S ∈ R m ，并使滑模面具有某种优良品质，以便系统状态在非滑动模态区域中能够快速而稳定地到达滑模面。线性滑模面的设计方法有很多种，象极点配置设计法、特征向量配置设计法、最优化设计法、系统零点设计法、给定极点区域的极点配置方法等。电力电子变换器系统，通过开关的切换变换结构，为非线性系统。针对非线性系统，有时变滑模面设计方法等，但没有形成对一般非线性系统比较有效的方法。控制器的设计，是滑模控制系统设计的第二阶段，设计控制器的目的，是使系统状态从滑模面之外向滑模面收敛，并保持在该平面上。设计的目标有3个，即滑模控制的三要素：（1）所有的相轨迹在有限时间内到达滑模面，即进入(或到达)条件。
系统一旦进入滑动过程在一定条件下就对外界干扰及参数扰动具有不变性系统的综合问题被分解成两个低维的子系统的综合问题即设计滑模控制使得系统在有限的时间内到达指定的滑模面和选取适当的滑模面确保系统进入滑动过程后具ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ良好的动态特性
4.1
滑模控制的概念和设计
4.1.1 滑模控制的基本概念滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制，其本质上是一类特殊的非线性控制，且非线性表现为控制的不连续。与其它控制策略的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中，根据系统当前的状态有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关, 这就使得滑模控制具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点。系统的初始状态不一定在滑模面上，滑模控制器的作用就是使状态变量运行到滑模面，并沿滑模面滑动，直到平衡点。系统状态轨迹从启动到运行到滑模面上过程称为到达过程，状态轨迹运行到滑模面上后，滑动到平衡点的过程称为滑动过程。到达过程和滑动过程的特性决定滑模控制系统的动态响应速度[85]。系统一旦进入滑动过程，在一定条件下就对外界干扰及参数扰动具有不变性，系统的综合问题被分解成两个低维的子系统的综合问题，即设计滑模控制使得系统在有限的时间内到达指定的滑模面和选取适当的滑模面确保系统进入滑动过程后具有良好的动态特性。

自适应控制与滑模

自适应控制与滑模自适应控制和滑模控制是现代控制理论中的两个重要概念。

它们在工程控制领域中具有广泛的应用，并在不同的系统中展现出了出色的性能。

本文将介绍自适应控制和滑模控制的基本原理和应用，探讨它们之间的联系与区别，并通过实例来说明它们在不同实际问题中的应用。

自适应控制是一种根据被控对象的特性自动调整控制系统参数的控制方法。

它通过实时测量被控对象的反馈信号，并将其与期望输出进行比较，利用自适应算法来调整控制器的参数，以实现对被控对象动态特性的准确描述和控制。

自适应控制的关键是设计合适的自适应算法，以确保对被控对象的实时适应性和鲁棒性。

滑模控制是一种基于滑模面的控制方法，它通过引入滑模面使得被控对象的状态跟踪该滑模面上的轨迹，从而实现对被控对象的稳定控制。

滑模控制的核心思想是将系统状态引入到滑模面上，使得滑模面上的控制器能够以较小的误差实现系统的鲁棒稳定。

滑模控制特别适用于反馈不完全、存在参数不确定性和外部干扰的非线性系统。

自适应控制和滑模控制在某些方面存在相似之处。

首先，它们都是针对复杂系统和多变环境的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。

其次，它们都需要借助控制器参数的调整来实现对被控对象的控制。

然而，它们的实现方式和调整方式存在一些明显的差异。

自适应控制通过实时测量被控对象的反馈信号，并进行参数的在线调整。

它利用自适应算法对系统进行建模和辨识，根据辨识结果来调整控制器的参数。

自适应控制的优势在于可以满足不同被控对象的需求，并且能够在系统动态变化时保持较好的控制效果。

然而，自适应控制也存在一些问题，如辨识过程中的噪声敏感性和通过自适应算法引入的控制器非线性等。

滑模控制则通过引入滑模面来实现对被控对象的控制。

滑模面是一个特定的超平面，被控对象的状态需要跟踪该超平面上的轨迹。

滑模控制通过设计滑模面的形状和控制律的参数，使得滑模面上的控制器能够实现对被控对象的稳定控制。

滑模控制的优势在于对系统动态特性的描述非常简洁，控制器参数的调整也较为简单。

控制工程中自适应滑模控制算法的改进与应用

控制工程中自适应滑模控制算法的改进与应用一、引言控制工程是一门应用数学理论和方法，对工程系统进行建模、分析和优化的学科。

在控制工程中，控制算法的设计和优化一直是研究的重点之一。

自适应滑模控制算法是一种常见的控制算法，具有较强的鲁棒性和适应性。

本文将探讨自适应滑模控制算法的改进与应用，以提高其控制性能和适用范围。

二、自适应滑模控制算法介绍自适应滑模控制算法是一种基于滑模控制的自适应控制方法，通过引入自适应参数来优化系统的控制性能。

滑模控制算法主要基于滑模面的概念，通过引入滑模面来实现对系统的控制。

自适应滑模控制算法在传统滑模控制算法的基础上，引入了自适应参数，并利用自适应参数来调整滑模面的位置和形状，从而提高系统的控制性能。

三、自适应滑模控制算法的改进1.改进自适应参数更新策略在传统的自适应滑模控制算法中，自适应参数的更新策略通常采用自适应律的形式，即根据系统状态和控制误差的信息来更新自适应参数。

然而，自适应律的更新速度较慢，导致系统响应较慢。

为了改进这一问题，可以采用模型参考自适应滑模控制算法，根据系统模型和参考模型的误差来更新自适应参数，从而提高自适应参数的更新速度和系统的响应速度。

2.改进滑模面的设计传统的自适应滑模控制算法通常采用线性滑模面，即滑模面为一条直线。

然而，很多现实系统的动态特性是非线性的，线性滑模面不能很好地适应非线性系统的控制需求。

因此，可以采用非线性滑模面的设计，例如椭圆形滑模面、抛物线形滑模面等，从而提高滑模控制算法的适用性和控制精度。

3.引入自适应饱和函数在实际控制系统中，往往存在着各种非线性因素和不确定性因素，这些因素对控制系统的性能和稳定性产生了影响。

为了提高系统的鲁棒性和适应性，可以引入自适应饱和函数来抑制非线性因素和不确定性因素的影响。

自适应饱和函数能够根据系统的状态和控制误差来调整非线性因素的影响，从而提高系统的控制性能和稳定性。

四、自适应滑模控制算法的应用案例1.自适应滑模控制在机械臂系统中的应用机械臂系统是一种常见的控制对象，其动态特性复杂且不确定性较大。

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

的值比较大，易导致系统的剧烈抖振，而恶化系统的性能，大控制器的复杂性。容从增
ｇｘｔ（，）
（３）
式中： ≥ ，）＋７ｃ是常数，ｌ２ … ，一。由（）可以看出，种控制方法由于不确定参数ｆ７，，，ｎ１３式这
不能精确确定，的值就要取得足够大，以满足控制器的要求，因而设计出的控制器比较保守；且由于并
式中，一ｉ１２ｎ钇为系统第ｉｅ，，…，。＝阶状态麓的期望值。根据到达滑模面ｓ０的充分条件Ｓ＜＝Ｓ一
ｌＩ中：ｓ（其是正数，是一个不为零的小常数）设计控制器如下：，
．
『
１
１
＝＿＿ｉ１（一ｓ（Ｉ＿Ｌｌｅ慨 ’ ）ｇｓ。 ∑Ｃ＋ｉＭｎ）
ｌ（）０。ｉｙｍ＝
，）￡绝对值的上界。
对于跟踪控制，就是要设计控制器使得系统的输出Ｙ踪期望输出，：跟即
对于跟踪控制系统，变结构滑模控制一般选取的切换函数为：
ｓｃｅｃ＋ｃ１ｌｃ＝ｌ２＋ｅ＋ｎｌ＋ｅ。（）２
（）１
１（ｌ）））（，式中：１ …ｎ１，为系统状态变量；（），一２ｄ￡为外部干扰，且满足Ｉ（）＜ｕｄｔｆＤ；为系统输入；（））为系，
收稿日期：００１— ８２１— ２０；修回日期：２１－１１０１Ｏ — ０
一
类非线性系统的ＲＢＦ神经网络滑模控制及应用

基于神经网络仿射非线性系统滑模自适应控制

Ｔ１３Ｐ８文献标识码Ａ文章编号１０７２（０１００２— ４０７— ８０２１）４— １０
中图分类号
ＡｄｐｉｅＳｉｉｇＭｏｏｒｌｆｒａＣｌｓｆＡｆｉｅａｔｖｌｄｎｄｅＣｎｔｏｏａｓｏｎ
ＮｏｌｎａｙｔｍｓｄｏｕａｔｒｓｎｉｅｒＳｓｅＢａｅｎＮｅｒｌＮｅｗｏｋ
ＨｕＨａｘｉｕ，ＬｅｕｎｕｏＷｎｇａｇ
（ｅａｔｅｔｆｌｔｎｃａｄＣｎｒｎｉｅｎ，ＧａｇｉｎｖｒｔｏＴｃｎｌｙｉｈｕ５５０，Ｃｉ）ＤｐｒｎｏＥｅｒｉｎｏｔｌｇｅｒｇｕｎｘＵｉｓｙｆｅｈｏｇ，Ｌｕｏ４０６ｈａｍｃｏｏＥｎｉｅｉｏｚｎ
ＡｂｔａｔＴｉａｅｔｄｅｈｄｐｉｅｃｎｒｌｏｌｓｆＳＳａｆｎｏｌｎａｙｔｍ．ＨｅｅｉｄｓｇｓａｓｒｃｈｓｐｐｒｓｕｉｓｔｅａａｔｖｏｔｏｆａｃａｓｏＩＯｆｅｎｎｉｅｒｓｓｅｉｒｔｅｉｎ
法来解决问题。但这种方法需要知道系统的精确数学
叫＝（厂Ｘ，ｔｇｘ，ｔ¨＋ｄｔ）＋（）（）
…
Ｉ：
其中，Ｘ＝（，，… ，）系统的状态，并可以是测量；函数＿Ｘ，ｔ和ｇｘ，ｔ是未知的有界连续函厂（）（）
现实中控制系统本质基本都是非线性的，如何实现非线性系统的有效控制是控制理论的热点问题。反馈线性化方法是一种重要的非线性控制方法 … ，这种方法将一个非线性系统的动态特性全部或部分地变换成线性的动态特性，从而可以应用熟知的线性控制方

一类非线性时滞系统的自适应模糊滑模控制器设计

维普资讯
第３４卷第２期
２００６．
河南师范大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｇａｒｌＵｎｖｒｉｖ（ｔｒｌＳｉｎｅｏｒａｒＨｎｎＮｏｍａｉｅｓｔＮａｕａｃｅｃ）０
是系统的初始向量函数，’ ／（（一ｒｆ））是外部干扰．Ａ（） △ ￡是系统的时变不确定项．￡（）， △ ，Ａ（）
假设１存在 △ （） △ （）使得：Ａ（）一Ｂ△ （） △ ＝ＢＡ（）Ａ１，Ａ１ △ Ａｆ，Ａ（）：：Ａ．
…
（）ｔ一（）ｔ
ｔ∈ ＬｒＯ — ，ｊ
其中（）∈ Ｒ是系统状态向量，￡（）∈ Ｒ是系统的控制输入， ∈ Ｒ， ∈ Ｒ， ∈ Ｒ是已知常数矩ＡＡＢ阵且Ｂ列满秩．（）Ｏ系统（）ｒｆ＞是１的有界变时滞参数，即存在ｒＯ使ｒ￡ｒＶｔＯ￡ｃ－ｒＯ＞，（）， ≥ ．）∈ Ｅ，］（
ＶＺ３Ｎｏ．４．２Ｍａｖ２０．０６
５月
文章编号：００２６（０６０ —０１ —０１０ — ３７２０）２０４４
一
类非线性时滞系统的自适应模糊滑模控制器设计
李文林，合军姚
（南师范大学数学与信息科学学院，南新乡４３０）河河５０７
由列秩在奇变Ｔ，阳＝不一性假Ｂ（，２可为Ｂ满，非异换使存得＝）失般，一则）写：（，设）（式

非线性控制系统中的滑模预测控制技术研究

非线性控制系统中的滑模预测控制技术研究随着科技的快速发展和人类社会的不断进步，控制系统在我们的生活中扮演了越来越重要的角色。

而在控制系统中，非线性控制系统具有广泛的应用和重要性。

非线性控制系统相比于线性控制系统，在实际的控制环境中更具有实用性和适用性。

滑模控制技术作为一种非线性控制技术，在过去的几十年间得到了越来越多的应用和研究。

本文将介绍滑模控制技术的发展历程以及滑模预测控制技术在非线性控制系统中的应用。

一、滑模控制技术概述滑模控制技术是一种任意控制对象类的非线性控制方法，是在周志中教授在上世纪六十年代提出的。

该技术采用了频域与时域相结合的思想，在特定的滑动面上实现目标的控制和观测任务。

这种方法不仅能够保证控制的准确性和鲁棒性，还能够保证控制对象的稳定性和鲁棒性。

同时，滑模控制技术不需要对被控对象进行过多的数学分析和建模，只需要从系统控制效果的角度出发，快速地实现目标控制，对于实际工程控制而言非常有用。

现如今，在非线性控制和智能控制的研究领域，滑模控制技术得到了广泛的应用和研究，同时也为以后实际工程控制提供了很好的参考和借鉴。

二、滑模控制技术的发展历程滑模控制技术的发展历程可以大致分为三个阶段：第一个阶段是滑模控制技术的提出和研究的初期阶段，主要是研究滑动模式和滑动控制法的基本思想和控制策略。

在这个阶段，主要是在理论上探讨滑模控制技术的可行性以及精度和稳定性等方面。

第二个阶段是滑模控制技术开始应用于实际控制系统中，在这个阶段，滑模控制技术的应用范围不断扩大，不仅仅用于机器人等复杂系统的控制领域，同时，还在飞行器、发动机控制等控制系统中得到了广泛的应用。

第三个阶段是滑模控制技术的再探讨阶段，主要是深入研究滑模控制技术的可行性和优缺点，同时，提出了新的滑模控制技术和理论，如模糊滑模控制、神经网络滑模控制等。

这个阶段也是滑模控制技术不断创新的阶段。

三、滑模预测控制技术在非线性控制系统中的应用滑模预测控制技术是结合了滑模控制和预测控制的一种控制方法，其主要思想是通过预测系统状态来更新控制器，实现非线性系统的自适应控制。

一类不确定执行器非线性系统的自适应控制

一类不确定执行器非线性系统的自适应控制刘棕成;董新民;薛建平;张立鹏【摘要】An adaptive neural network control method is proposed for a class of control systems with uncer-tain actuator nonlinearity.A model for the nonlinear actuator is developed which includes the characteristics of dead zone,backlash and “backlash-like”hysteresis.By combining the developed model and the Nussbaum-gain technique,the problem of uncertain actuator nonlinearity is solved perfectly.The proposed scheme does not re-quire the prior knowledge on the bounds of parameters of the motioned characteristics,and the slopes of dead zone can be time variant when dead zone nonlinearity is concerned.The adaptive compensation term is adopted to minify the influence of modeling error and external disturbance.Simulation results are presented to demon-strate the effectiveness of this method.%针对一类带不确定执行器非线性的控制系统，提出了一种自适应神经网络控制方法。

一类不确定非线性系统的自适应滑模控制

ｒｇａｅｓｍｅｔｅｕｐｒｏｎｓｏｓｕｃｒＩｙｍｕｔｅｋｏｎｏｔｓｉｉｈｒｅｅｕｐｒｏｎｓｉ，ｔｈａｍｅｔｐｅｕｄｆｔｎｅｔｎｓｂｎｗ．Ｓｍｅｉａｄｔｇｔｈｐｅｕｄ．ｎｔｉｈｂｉａｔｍｅｔｓｏｔｂ
关键词：滑模控制；变结构控制；自适应控制；界层边
中图分类号：Ｐ７Ｔ２３
文献标志码：Ａ
Ａｎｕｃｒａｎｎｎ－ｉｅｒｓｓｅｆａｐｉｅｓｉｎｇｍｏｅｃｎｒｌｎｅｔｉｏｌａｙｔｍｏｄａｔｖｌｄｉｄｏｔｏｎ
摘要：滑模变结构控制系统能够通过控制其本身结构的变化，得系统性能保持一直高于一般固定结构控制所能达到的性使能。破了经典线性控制系统的品质限制，用于非线性的不确定系统。同时滑模控制能保证在模型的不确定和外部扰动突适
ＬＩＹａｏ
（ｈｈｒｌｏｔｌｅａｔｅｔｎｅｎｏａＧｏｉｏｅｎｉｅｒｇＩｓｔｅｏＴｃｎｌｙＴｅＴｅｍａＣｎｒｐｒｎ，ＩｎｒｏＤｍＭｏｇｌｕｄａＰｗｒｇｎｅｉｎｔｕｆｅｈｏｏ，ｉｎＥｎｉｔｇ
的情况下系统的稳定性与鲁棒性，而且以损失能导致抖振的最优控制性能而得到稳定鲁棒性，同时它的不确定性上界必须

一类非仿射非线性系统的自适应模糊控制

沈启坤，张天平，钱厚斌
（扬州大学信息工程学院，苏扬州２５０）江２０９
摘要：为了讨论一类非仿射非线性系统自适应模糊控制问题．利用有关隐函数定理和泰勒公式，
将系统由非仿射型转变为仿射型，于滑模控制原理，基并运用模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼
ＳＥｉｕ，ＺＡＧＴａ—ｉ，ＱＡｏ —ｉＨＮＱ— ｎｋＨＮｉｐｇｎｎＩＮＨｕｂｎ
（ｏｅｅｏｆｒａｏｎｉｅｒｇＹｎｚｏｎｅｓｙＹｌｈｕ２５０，ｈｎ）ＣｌｇｆｎｏｍｔｎＥｇｅｉ，ａｇｈｕＵｉｒｔ，ｍｇｏ２０９ＣｉａｌＩｉｎｎｖｉｚ
ＡｂｔａｔＴｅｐｏｌｍｏｄｐｉｅｆｚｙｃｎｒｌｏｌｓｆｎｎａｉｅｎｎｉｅｒｓｓｅＳｄｓｕｓｄｓｒｃ：ｈｒｂｅｆａａｔｕｚｏｔｒａｃａｓｏｏ — ｆＢｏｌａｙｔｍｓｉｉｃｓｅ．ｖｏｆｔｎＵｓｇ￥ｍｅｉｌｉｆｎｔｎｐｉｃｐｅｎａｌｒＳｐｌｎｍｉｌｔｅｆｒｏｅｎｎａｆｅｎｎｉｅｒｓｓｉｏｎｍｐｉｔｕｃｉｒｎｉｌｓａｄＴｙｏ ’ ｏｙｏａ，ｈｏｍｆｈｏ —ｆｎｏｌａｙ — ｃｏｔｉｎｔｒｓｉｔｎｆｒｅｅｆｒｏｆｎｏｌｅｒｓｓｅ。ｆｓｙｈｎ，ｂｓｄｏｅｐｉｃｐｅｏｌ — ｅｓｒｓｍｄｔｔｍｆｆｅｎｎｉａｙｔｍｓｉｔ．Ｔｅｎａｏｏｈｏａｉｎｒｌａｅｎｔｒｉｌｆｉｈｎｓｄｉｇｍｏｅｃｎｒｌｏｅｄｐｉｅｆｚｙｃｎｒｌｉｕｅｖｓｒｃｎｒｌｒｉｄｓｎｄｆｒｔｅｔａｓｒｄｎｄｏｔｏ，ａｎｖｌａａｔｕｚｏｔｔｓｐｒｉｏ）ｏｔｏｌｅｉｅｈｎｆｍｅｖｏｗｈ，ｅｓｇｏｒｏｎｎｉｅｒｓｓｅｏｌａｙｔｍ．Ｗｉｈｅｐｏｕｅｉｒｏｔｌｒｈｅｕｔｇｃｏｅ — ｏｙｔｍｓｇｏａｌｎｔｔｅｈｌｆａｓｐｒｓｙｃｎｒｌ，ｔｅｒｓｌｎｌｓｄｌｐｓｓｅｉｌｂｌｈｖｏｏｅｉｏｙｓａｌｉｈｅｓａｌｓｇａｓｉｖｌｅｒｎｆｒｌｏｎｅｎｔｅｐｅｅｃｆｈｘｅｎｌｉｕｂｔｂｅｎｔｅｓｎｅｔｔｌｉｎｌｎｏｖｄａｅｕｉｍｙｂｕｄｄｉｈｒｓｎｅｏｅｅｔｒａｓｒ — ｈａ提适应模糊控制方法。该方法在考虑到外界干扰的情况下，通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界，通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。通过Ｌａｕｏ方法，明了跟踪误差收敛到零，ｙｐｎｖ证仿真结果表明了该方法的有效性。关键词：应控制；非仿射；非线性系统；模糊控制；自适全局稳定