【摘 要】
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该文研究了几种改进的滑模控制算法,并且将其应用于线性系统和非线性系统,解决了一般滑模控制中的问题.主要工作包括以下三个方面:1.对于匹配不确定上界已知和未知的线性系统
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该文研究了几种改进的滑模控制算法,并且将其应用于线性系统和非线性系统,解决了一般滑模控制中的问题.主要工作包括以下三个方面:1.对于匹配不确定上界已知和未知的线性系统分别提出了一种改进的滑模控制算法;运用Lyapunov方法证明了闭环系统是稳定的.仿真结果表明系统动态性能良好,而且系统抖振削弱.2.提出了一种模糊神经网络滑模控制器,并将其应用于仿射非线性系统.此控制器削弱了滑模控制中所固有的高频抖振现象,并且在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的界限.与一般的滑模控制相比,模糊神经网络滑模控制存在着上升时间较长和有一定静差的缺点,针对此,提出了两种自适应模糊神经网络滑模控制器,并且取得了良好的控制效果.3.阐述了抖动产生的原因及抖动的消除和削弱方法.提出了一种新型的滑模控制律,并将它用于双线性系统.仿真结果表明改进的滑模控制律有效地削弱了系统的抖振.
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