滑模控制 订阅
滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,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。 展开全文
滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,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。
信息
本    质
特殊的非线性控制
别    名
变结构控制
中文名
滑模控制
外文名
sliding mode control
滑模控制简述
20 世纪 50 年代前苏联学者提出变结构控制,变结构控制起源于继电器控制和 Bang-Bang 控制,它与常规控制的区别在于控制的不连续性。滑模控制是变结构控制的一 个分支。它是一种非线性控制,通过切换函数来实现,根据系统状态偏离滑模的程度来切换控制器的结构(控制律或控制器参数),从而使系统按照滑模规定的规律运行的控制方法。滑模控制已形成一套比较完整的理论体系,并已广泛应用到各种工业控制对象之中。滑模控制得到广泛应用的主要原因是,对非线性系统的良好控制性能,对多输入多输出系统的可应用性,对离散时间系统的建立良好的设计标准。滑模控制的重要的优点是鲁棒性,当系统处于滑动模型,对被控对象的模型误差、对象参数的变化以及外部干扰有 极佳的不敏感性。
收起全文
精华内容
下载资源
问答
  • 滑模控制

    千次阅读 2019-04-19 10:00:34
    滑模控制的优点: 滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关,具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏( 鲁棒性)、无须系统在线辨识、物理实现简单。 滑模控制的缺点: 当状态轨迹到达滑动模态面后,难以严格沿着...

    滑动模态的定义
    人为设定一经过平衡点的相轨迹,通过适当设计,系统状态点沿着此相轨迹渐近稳定到平衡点,或形象地称为滑向平衡点的一种运动,滑动模态的“滑动”二字即来源于此。

    滑模控制的优点:
    滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关,具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏( 鲁棒性)、无须系统在线辨识、物理实现简单。

    滑模控制的缺点:
    当状态轨迹到达滑动模态面后,难以严格沿着滑动模态面向平衡点滑动,而是在其两侧来回穿越地趋近平衡点,从而产生抖振——滑模控制实际应用中的主要障碍。

    滑模变结构控制的定义:
    有一控制系统状态方程为
    x˙=f(x,u,t),x∈Rn,u∈Rm,t∈R

    需要确定切换函数
    s(x),s∈R

    求解控制作用
    在这里插入图片描述

    滑模变结构控制三要素:
    (1) 满足可达性条件,即在切换面以外的运动点都将在有限时间内到达切换面;
    (2) 滑动模态存在性;
    (3) 滑膜运动的稳定性
    (4) 保证滑动模态运动的渐近稳定性并具有良好的动态品质

    滑膜运动有两段:
    切换面之外 —> 切换面,设计的任务是使系统能够在任意状态在有限的时间内进入滑模面
    切换面上运动,并具有期望的性能。
    滑动模态存在条件:
    全局到达条件: ss˙<0,一般要求满足 ss˙<−δ,切换函数要可微,并经过原点。

    几种常见的趋近律:
    (1)等速趋近律
    s˙i=ηsgn(si)−f(si),η>0,f(o)=0,sif(si)>0(∀si≠0)

    (2)指数趋近律
    s˙i=ηsgn(si),η>0

    (3)幂次趋近律
    s˙i=η|si|asgn(si),η>0,0<a<1

    (4)一般趋近律
    s˙i=ηsgn(si)−psi,η>0,p>0
    选取原则是保证系统状态点远离切换面时具有较快趋近速度,由于过大趋近速度会导致剧烈抖振,是以适当选择 f(si)f(si),使系统以适当速度趋近切换面。

    滑膜控制系统设计的步骤:
    1、滑模面的设计,使系统在滑模面上满足一定的性能指标要求。

    2、滑膜控制率的设计,使系统状态从任意初始点进入滑模状态,并稳定可靠地保持在滑膜面上。

    3、两个步骤相互独立。

    作者:飘零过客
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/53726089
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

    展开全文
  • 【控制理论】滑模控制最强解析

    万次阅读 多人点赞 2019-05-16 21:01:20
    滑模控制是一种相当简单而且控制性能优越的控制方法,但是绝大多数的工厂在做过程控制时还是只考虑PID控制,我觉得有必要写一篇文章详细的解释一下它的工作原理。 它的控制效果优越体现在哪里呢?主要是两点:1、...

    更新,在知乎创建了一个专栏,主要包括一些控制理论和机器人控制方面的知识。

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/78549442


    滑模控制是一种相当简单而且控制性能优越的控制方法,但是绝大多数的工厂在做过程控制时还是只考虑PID控制,我觉得有必要写一篇文章详细的解释一下它的工作原理。

    它的控制效果优越体现在哪里呢?主要是两点:1、滑动模态可以进行设计,调节的参数少,响应速度快。2、对扰动不灵敏。什么是干扰?如果你的机器好端端地在工作,突然来了一个熊孩子拿起一钉锤就是一顿敲;或者工厂附近有高铁,每隔一段时间地面就要抖两下。滑模控制对扰动有很强的抑制能力,这对于在复杂环境工作下的机器来说非常友好。

    滑模控制本质上是非线性控制的一种,简单的说,它的非线性表现为控制的不连续性,即系统的“结构”不固定,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。

     

    针对一个真实的系统来解释,现在假设光滑的平面上有一个小木块,它在坐标轴X=2处,它存在一个向坐标轴远离的速度\dot{x}=2,现在的问题就是如何设计一个控制器让它最后能停在原点。

                                                

    1、根据上面的描述,可以写出这个小木块的状态方程:

                                                                                       

    x1,x2分别代表木块的位置和速度,u代表控制器的输出,控制目标很明确,最终要让x_1=0,x_2=0。用系统框图来表示为:

                       

    2、设计滑模面

                                                                             

    这里可能有人就要问了,滑模面是个什么东西?凭什么要写成这种形式而不是其他形式?

    之前说过了控制器的目的是为了使得x_1=0,x_2=0,那如果s=0,会有什么结果呢?

    可以看出状态量最终都会趋于零,而且是以指数速度趋近,指数趋近速度什么意思,也就是说当t=1/c时,趋近到零的这个过程它已经完成了63.2%,当t=3/c时,它已经完成了95.021%。调节c的大小可以调节状态趋近于零的速度。c越大,速度也就越快。所以如果满足s=cx_1+x_2=0,那么系统的状态将沿着滑模面趋于零,(s=0称之为滑模面)。用相平面来表示这个指数趋近的过程为,沿着箭头的方向移动到原点的这个过程就是设计滑模面要实现的效果。                                     

    3、设计趋近律,寻找s与控制u之间的关系

    上面说到如果s=0状态变量最终会趋于零,可是如何保证s=0呢?这就是控制率u所要实现的内容了。

    s=cx_1+x_2,在这个方程里面并没有u,我们想到可能和u有关系,果然:

                                                         

    趋近律就是指的\dot{x},趋近律一般有如下几种设计:

                                                       

    根据以上的趋近律,可以求出控制器u的表达式,对于\dot{s}=-\varepsilon sgn(s),\varepsilon >0来说,u=-cx_2-\varepsilon sgn(s),对木块施加该u的控制,那么最终木块会稳定在原点。

    再回来解释为什么趋近律\dot{s}这么设计会保证s=0。

    在控制原理中,用Lyapunov函数来判断系统的稳定性,对于系统状态方程\dot{s}=cx_2+u(目标已经变成s=0,因此现在写成s的状态方程),对于平衡点s,如果存在一个连续函数V满足

    那么系统将在平衡点s=0处稳定,即\lim_{t\rightarrow \infty}s=0

    V(s,t)=1/2s^2,很明显满足第一个条件,第二个条件也满足。满足Lyapunov函数的条件,s最终会稳定滑模面,也就是s=0。

    讲到这里,我们可以稍微总结一下滑模控制的设计步骤。首先根据被控对象的状态方程设计滑模面s=CX,状态一旦到达滑模面,将以指数趋近方式达到稳定状态。然后设计趋近律\dot{s}求出控制器的表达,李雅普诺夫函数作为稳定性的保证,即保证s=0可达,(相平面中的其他点能到达滑模面)。

     


    细心的朋友可能发现了一个问题,Lyapunov函数的两个条件能保证\lim_{t\rightarrow \infty}s=0,但是这个几乎没有什么用处。为什么这么说呢,因为它对到达的时间没有任何的要求,t=2s时s=0和t=200s时s=0都满足Lyapunov函数的要求,万一真的出现那种长时间才到达滑模面的情况,在实际情况下,是没有意义的。

    对Lyapunov函数的第二个条件做修改,让它能实现有限时间达到稳定点。

    对于改进后的第二个条件,分离变量然后积分,假设积分时间为t。

                          

                                                                                     \int _0^t \frac{\dot V}{V^{1/2}}dt\leq -\alpha t

    得到:

                                                              

    根据这个不等式可以看出V将在有限时间tr内到稳定点,\alpha越大,到达稳定点的时间越快。

                                                                     

    因为Lyapunov条件的改变,控制器u也要相应做出改变:

    只有满足才能实现有限时间到达滑模面。

     

     


    咱们继续分析,因为以上的讨论都还没有涉及干扰项d,现在将干扰加入系统状态方程,看看滑模控制是怎么做到对干扰不敏感的,这是真的牛。

    加入干扰项后,有新的状态方程:

                                                                              

    当然,这对滑模面的设计没有影响,滑模面还是,变化的是趋近律\dot{s},控制率u还是保持上面的形式

    为了满足Lyapunov函数,有:

                                                    

    上式中的L表示干扰的上界,

    对比\dot{V}的条件,只有当时,Lyapunov函数既满足有限时间收敛又负定。因此,系统仍按照先滑动到滑模面,再沿滑模面做指数趋近运动。干扰没有对系统造成影响。

     

    因为几天前老师给我开了小灶,花了几个小时专门讲滑模,所以心血来潮总结了这一篇文章,用viso画图、敲公式尽量想把这篇博客写得好一点,结果断断续续花了一天的时就按才搞完,心累。另外,CSDN的编辑器是真的难用

     

    展开全文
  • 基于等效控制的全局滑模控制Buck变换器设计-基于等效控制的全局滑模控制Buck变换器设计.rar 基于等效控制的全局滑模控制Buck变换器设计 为简化滑模控制器设计和提高变换器系统的鲁棒性,探讨了全局滑模控制的...
  • 滑模控制-反馈线性化积分滑模控制

    千次阅读 2019-11-26 19:26:42
    滑模控制的学习笔记,参考国防工业出版社的《非线性多关节机器人系统滑模控制》。 2019.11.25 2019.11.26 … … 滑模控制-反馈线性化积分滑模控制 1.李雅普诺夫稳定性理论 1.1 函数的正定性分析 正定...

    滑模控制的学习笔记,参考国防工业出版社的《非线性多关节机器人系统滑模控制》。

    • 2019.11.25
    • 2019.11.26
    • … …

    滑模控制-反馈线性化积分滑模控制

    1.李雅普诺夫稳定性理论

    1.1 函数的正定性分析

    正定函数、半正定函数、负定函数、半负定函数

    1.2 稳定性定义

    李雅普诺夫意义下的稳定性意味着从距离平衡点附近的点出发的系统轨迹总能保持在距离平衡点任意近的位置上。
    因此需要渐近稳定性!
    吸引域、指数收敛

    1.3 稳定性定理

    局部稳定性定理、全局稳定性定理、全局指数稳定性定理

    1.4 李雅普诺夫函数选择方法

    到目前为止,没有通用的有效方法来寻找李雅普诺夫候选函数,一般采用试探法。常见的构造方法有:
    1.Krasovskii方法、(Krasovskii定理推广)
    2.待定梯度法:
    以上两种不适用与复杂动力学系统
    3.基于物理概念的构造方法:选择其动能与势能之和作为系统的李雅普诺夫候选函数比较方便。
    4.经验和试探相结合的构造方法:结合其他控制方法。

    2.反馈线性化基本理论

    2.1 微分几何基本知识

    矢量场、李代数和李括号、分布:多个矢量场的情况

    2.2 反馈线性化方法

    单输入单输出系统、多输入多输出系统
    反馈线性化方法通过状态反馈把非线性系统转化为线性系统,可用于SISO和MIMO的镇定问题和跟踪问题。
    缺陷:(1)不能应用所有非线性系统;
    (2)全部状态必须可测;
    (3)当有不确定参数或未建模动态时,不能保证鲁棒性。针对这个问题,一般引进鲁棒控制和自适应控制来解决。

    3. 机器人反馈线性化积分滑模控制

    机器人控制系统的任务一般分为:镇定控制和跟踪控制。

    分类 设计目标 举例
    镇定控制 构造镇定器,使机器人闭环系统的状态被镇定到平衡点附近 机械臂的位置控制
    跟踪控制 构造跟踪器,使机器人系统的输出跟踪一条给定的时变轨迹 机械臂画出给定曲线

    3.1 反馈线性化设计

    状态矢量、跟踪误差

    3.2 滑模控制设计

    机器人实际工作情况:(1)不确定扰动项≠0
    (2)负载随时变化,导致模型参数变化
    在反馈线性化基础上,设计滑模控制,用于补偿参数变化和扰动。
    滑模控制系统运动:(1)系统状态由任意初始状态向滑模面运动,直到进入并到达滑模面。s≠0。
    (2)系统进入滑模面并沿着滑模面运动。s=0,使此时的等效运动具有期望的性能。
    滑模控制系统设计:(1)设计滑模面。(2)设计滑模控制率。
    采用趋近律改善趋近运动的动态品质,典型的趋近律有:一般趋近律、等速趋近律、幂次趋近律、指数趋近律。

    展开全文
  • 定频滑模控制Buck变换器设计-定频滑模控制Buck变换器设计.rar 定频滑模控制Buck变换器设计
  • [滑模控制器浅述] (2) 滑模控制抗干扰原理[滑模控制器浅述] (2) 滑模控制抗干扰原理1 前言2 滑模控制器的抗干扰原理 [滑模控制器浅述] (2) 滑模控制抗干扰原理 本博客需要一些现代控制理论中Lyapunov稳定性的...

    [滑模控制器浅述] (2) 滑模控制抗干扰原理

    本博客需要一些现代控制理论中Lyapunov稳定性的一些理论知识。
    您需要对滑模控制有一个初步的了解,可以参考:
    [滑模控制器浅述] (1) 二阶系统的简单滑模控制器设计

    1 前言

    滑模控制这么好,大家都爱用它,就是因为其自身有不错的抗干扰和抗参数不确定能力。本文将从数学和理论的角度,叙述为什么滑模控制能够抗干扰。
    [滑模控制器浅述] (3) 滑模控制抗系统参数不定原理

    2 滑模控制器的抗干扰原理

    考虑任意带干扰的二阶系统:
    {x˙1=x2x˙2=f(x1,x2)+g(x1,x2)u+d\left\{ \begin{aligned} & {{{\dot{x}}}_{1}}={{x}_{2}} \\ & {{{\dot{x}}}_{2}}=f\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)+g\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)u+d \\ \end{aligned} \right. 其中dd是一个未知干扰,一般需要规定其上界d<σ\left| d \right|<\sigma,首先按照前文方法设计滑模控制器。
    ([滑模控制器浅述] (1) 二阶系统的简单滑模控制器设计)
    定义误差:
    e1=x1dx1{{e}_{1}}=x_{1}^{d}-{{x}_{1}} 考虑滑模面,c>0c>0
    s=e˙1+ce1s={{\dot{e}}_{1}}+c{{e}_{1}} 求导:
    s˙=e¨1+ce˙1=x¨1dx˙2+ce˙1\dot{s}={{\ddot{e}}_{1}}+c{{\dot{e}}_{1}}=\ddot{x}_{1}^{d}-{{\dot{x}}_{2}}+c{{\dot{e}}_{1}} 设计趋近律,ε>0\varepsilon >0r>0r>0
    s˙=εsgn(s)rs\dot{s}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs 根据上面两式,可以求解输入:
    x¨1dx˙2+ce˙1=εsgn(s)rsx¨1df(x1,x2)g(x1,x2)ud+ce˙1=εsgn(s)rsu=x¨1df(x1,x2)d+εsgn(s)+rs+ce˙1g(x1,x2)\begin{aligned} & \ddot{x}_{1}^{d}-{{{\dot{x}}}_{2}}+c{{{\dot{e}}}_{1}}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs \\ & \ddot{x}_{1}^{d}-f\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)-g\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)u-d+c{{{\dot{e}}}_{1}}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs \\ & u=\frac{\ddot{x}_{1}^{d}-f\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)-d+\varepsilon sgn \left( s \right)+rs+c{{{\dot{e}}}_{1}}}{g\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)} \end{aligned} 这就会发现一个很尴尬的是事实,求解出来的输入uu居然是包含干扰dd的,意思是要求出来uu,首先需要知道dd,呵呵,这根本不是我们想要的结果!
    因此,考虑:
    s˙=εsgn(s)rsd\dot{s}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs-d 再次求解输入:
    x¨1dx˙2+ce˙1=εsgn(s)rsdx¨1df(x1,x2)g(x1,x2)ud+ce˙1=εsgn(s)rsdu=x¨1df(x1,x2)+εsgn(s)+rs+ce˙1g(x1,x2)\begin{aligned} & \ddot{x}_{1}^{d}-{{{\dot{x}}}_{2}}+c{{{\dot{e}}}_{1}}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs-d \\ & \ddot{x}_{1}^{d}-f\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)-g\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)u-d+c{{{\dot{e}}}_{1}}=-\varepsilon sgn \left( s \right)-rs-d \\ & u=\frac{\ddot{x}_{1}^{d}-f\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)+\varepsilon sgn \left( s \right)+rs+c{{{\dot{e}}}_{1}}}{g\left( {{x}_{1}},{{x}_{2}} \right)} \end{aligned} 这样求解出来的输入uu就不需要干扰dd的信息了。下面解释对于这个滑模控制器选取怎样的参数ε\varepsilonrr才能使得控制是稳定的。
    考虑如下Lyapunov函数:
    V=12s2V=\frac{1}{2}{{s}^{2}} 求导:
    V˙=ss˙=εssgn(s)rs2sds(εd)rs2s(εσ)rs2\begin{aligned} & \dot{V}=s\dot{s} \\ & =-\varepsilon ssgn \left( s \right)-r{{s}^{2}}-sd \\ & \le -\left| s \right|\left( \varepsilon -\left| d \right| \right)-r{{s}^{2}} \\ & \le -\left| s \right|\left( \varepsilon -\sigma \right)-r{{s}^{2}} \end{aligned} 这说明如果有ε>σ\varepsilon >\sigma,即ε\varepsilon大于干扰上界σ\sigma,那么有V˙0\dot{V}\le 0,稳定,有s0s\to 0,即有e0e\to 0e˙0\dot{e}\to 0。系统稳定。
    从Lyapunov证明过程来看,其实是输入uu中的sgn(s)sgn \left( s \right)项有抗干扰作用,然而,这种抗干扰是很暴力的,可能对要求执行器快速地切换输入uu的符号,对执行器很不友好,其系数ε\varepsilon越大,理论上抗干扰能力越强,对执行器要求越大,实际系统很多都是难以达到。
    因此,实际使用中sgn(s)sgn \left( s \right)项的系数不应过大,其应对的应当还只是小幅度的干扰(或是小幅度系统不确定,如果笔者不咕咕咕,后面将会介绍滑模控制抗系统参数不确定的原理),对于较大干扰应当使用更加专业的干扰观测器(Disturbance Observer)。

    展开全文
  • Buck变换器的鲁棒终端滑模控制-Buck变换器的鲁棒终端滑模控制.rar
  • 滑模控制先进控制系统源代码,欢迎有需要的朋友进行下载,谢谢。
  • Buck变换器的离散时间全程滑模控制-Buck变换器的离散时间全程滑模控制.rar Buck变换器的离散时间全程滑模控制
  • matlab滑模控制程序

    2020-05-09 05:00:56
    做滑模变结构控制的MATLAB程序 此程序是关于倒立摆的滑模控制
  • 针对自适应滑模控制编写了详细的matlab仿真m文件,适合初学者学习滑模控制的知识,并针对滑模的缺点添加了自适应参数,能够实现滑模控制参数的自适应调整。
  • 滑模控制 automatica

    2018-02-03 16:41:57
    Online actorcritic algorithm to solve the continuous-time infinite horizon optimal control problem 滑模控制的机器学习方法
  • [滑模控制器浅述] (3) 滑模控制抗系统参数不定原理[滑模控制器浅述] (3) 滑模控制抗系统参数不定原理1 前言2 滑模控制器的抗系统参数不定原理 [滑模控制器浅述] (3) 滑模控制抗系统参数不定原理 本博客需要...
  • 滞环调制全局滑模控制Buck变换器设计-滞环调制全局滑模控制Buck变换器设计.rar 滞环调制全局滑模控制Buck变换器设计 中国电机工程学报 摘要:研究Buck变换器的瞬态特性与全局滑模系数的关系, 分析滑态移动参数...
  • matlab 滑模控制

    2014-05-02 09:46:42
    matlab 滑模控制
  • 一种离散全局滑模控制Buck变换器设计-一种离散全局滑模控制Buck变换器设计.rar 摘 要:为了保持离散指数趋近律法设计的全局滑模控制系统的良好瞬态特性,削弱全局滑模控 制系统的抖振,简化离散全局滑模控制律结构...
  • 滑模控制原理

    2014-07-07 09:44:33
    胡老师是滑模控制方面的国内专家,滑模控制方面研究非常深,概述比较适合中国研究生阅读。
  • PMSM滑模控制程序

    2019-05-03 20:01:17
    二阶滑模控制策略永磁同步电机simulink仿真程序,好用。
  • [控制理论] (1) 二阶系统的滑模控制器设计[控制理论] (1) 二阶系统的滑模控制器设计1 前言 [控制理论] (1) 二阶系统的滑模控制器设计 本博客需要一些现代控制理论中Lyapunov稳定性的一些理论知识。 前文对...
  • 滑模控制自学笔记

    千次阅读 多人点赞 2020-05-25 16:00:53
    什么是滑模控制: 就是构造一个滑模面,当状态变量在这个滑模面上时,状态变量会自动收敛到0.而我们的目的就是先设计一个滑模面,然后再去设计输入u,在u的作用下状态变量可以移动到滑模面上。 滑模控制特点 ...
  • 针对全局滑模控制的动态滑模面不能在有限时间内演化为线性滑模面的缺点, 提出一种改进的全局滑模控制方法, 其动态滑模面的衰减函数由3个指数函数项组成一阶可导函数, 并能在有限时间内衰减为零. 这样, 该方法不仅...
  • 简单的滑模控制

    2018-11-02 08:41:12
    matlab脚本文件,一个简单的滑模控制算法。其中包含该控制的必须的函数,代码较小,适合初学者。
  • 本文提出了一种主动四轮转向系统的滑模控制,以提高车辆的操纵稳定性。 采用积分时变滑动面来消除稳态误差,并使用平滑函数来减轻颤动效果。 比较了前轮转向车,具有LQR控制的主动四轮转向车和具有滑模控制的主动...
  • 里面还有一个关于滑模控制的详细英文教材和我自己总结的简化版的滑模控制的相关内容,可以作为参考。
  • 永磁直线电机滑模控制
  • TS模糊随机时滞系统的新型滑模观测器容错滑模控制
  • 通过将PWM 脉冲宽度调制 控制与滑模变结构控制的优点结合起来设计了一种带二重积分滑膜面的滑模控制器来控制二阶交错并联Boost开关功率变换器.滑模面附加积分项使滑模控制系统的运动方程与原阶数相同改善系统的稳态...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,428
精华内容 571
关键字:

滑模控制