滑模變結(jié)構(gòu)控制MATLAB仿真

第1章緒論1
1.1滑模變結(jié)構(gòu)控制簡介1
1.2變結(jié)構(gòu)控制發(fā)展歷史1
1.3滑模變結(jié)構(gòu)控制基本原理2
1.4滑模變結(jié)構(gòu)控制理論的研究方向4
1.4.1滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的抖振問題4
1.4.2離散系統(tǒng)滑模變結(jié)構(gòu)控制9
1.4.3自適應(yīng)滑模變結(jié)構(gòu)控制9
1.4.4非匹配不確定性系統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制10
1.4.5針對時滯系統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制10
1.4.6非線性系統(tǒng)的滑模變結(jié)構(gòu)控制10
1.4.7Terminal滑模變結(jié)構(gòu)控制11
1.4.8全魯棒滑模變結(jié)構(gòu)控制11
1.4.9滑模觀測器的研究12
1.4.10神經(jīng)滑模變結(jié)構(gòu)控制12
1.4.11模糊滑模變結(jié)構(gòu)控制13
1.4.12積分滑模變結(jié)構(gòu)控制13
1.5滑模變結(jié)構(gòu)控制應(yīng)用13
1.5.1在電機(jī)中的應(yīng)用13
1.5.2在機(jī)器人控制中的應(yīng)用14
1.5.3在飛行器控制中的應(yīng)用14
1.5.4在倒立擺控制中的應(yīng)用14
1.5.5在伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用14
參考文獻(xiàn)15
第2章連續(xù)時間系統(tǒng)滑模控制22
2.1滑動模態(tài)的存在和到達(dá)條件22
2.2等效控制及滑動模態(tài)方程22
2.2.1等效控制22
2.2.2滑動模態(tài)運動方程23
2.3滑模變結(jié)構(gòu)控制匹配條件及不變性23
2.4滑?？刂破髟O(shè)計基本方法24
2.5基于比例切換函數(shù)的滑模控制25
2.5.1控制器設(shè)計方法25
2.5.2仿真實例25
2.6臺車式倒立擺的滑?？刂?0
2.6.1臺車式倒立擺模型30
2.6.2滑?？刂破髟O(shè)計31
2.6.3仿真實例31
2.7用趨近律方法設(shè)計滑?？刂破?5
2.7.1幾種典型的趨近律35
2.7.2基于趨近律的滑?？刂?6
2.7.3基于趨近律的位置跟蹤40
2.8準(zhǔn)滑動模態(tài)控制44
2.8.1準(zhǔn)滑動模態(tài)控制原理44
2.8.2仿真實例45
2.9滑?？刂圃诘退倌Σ了欧到y(tǒng)中的應(yīng)用50
2.9.1伺服系統(tǒng)摩擦模型50
2.9.2一個典型伺服系統(tǒng)描述51
2.9.3滑?？刂破髟O(shè)計52
2.9.4仿真實例52
2.10一種基于上下界的滑模控制器設(shè)計59
2.10.1系統(tǒng)描述59
2.10.2滑?？刂破髟O(shè)計59
2.10.3仿真實例60
參考文獻(xiàn)64
第3章離散時間系統(tǒng)滑?？刂?5
3.1離散滑模控制描述65
3.2離散時間滑?？刂频奶匦?5
3.2.1準(zhǔn)滑動模態(tài)65
3.2.2離散滑模的存在性和可達(dá)性66
3.2.3離散滑?？刂频牟蛔冃?6
3.3基于趨近律的離散滑?？刂?7
3.3.1離散趨近律的設(shè)計67
3.3.2離散控制律的設(shè)計68
3.3.3仿真實例68
3.4基于等效控制的離散滑?？刂?1
3.4.1控制器設(shè)計71
3.4.2仿真實例73
3.4.3位置跟蹤控制器的設(shè)計75
3.4.4仿真實例77
3.5基于趨近律的離散滑?？刂莆恢酶?1
3.5.1控制器設(shè)計81
3.5.2仿真實例82
3.6基于濾波器的趨近律滑模控制88
3.6.1Kalman濾波器的設(shè)計88
3.6.2仿真實例89
3.7基于變速趨近律的滑?？刂?3
3.7.1變速趨近律及控制93
3.7.2基于組合趨近律的控制95
3.7.3仿真實例96
3.8自適應(yīng)離散滑模控制101
3.8.1離散指數(shù)趨近律控制的抖振分析101
3.8.2自適應(yīng)滑?？刂破鞯脑O(shè)計102
3.8.3仿真實例103
參考文獻(xiàn)108
第4章模糊滑?？刂?09
4.1常規(guī)模糊滑模控制109
4.1.1基本原理109
4.1.2模糊滑?？刂破鞯脑O(shè)計109
4.1.3仿真實例111
4.2基于模糊自適應(yīng)調(diào)節(jié)的滑模控制117
4.2.1模糊自適應(yīng)調(diào)節(jié)原理117
4.2.2仿真實例117
4.3基于模糊切換增益調(diào)節(jié)的滑?？刂?23
4.3.1系統(tǒng)描述123
4.3.2滑?？刂破髟O(shè)計123
4.3.3模糊控制器設(shè)計124
4.3.4仿真實例126
4.4基于等效控制的模糊滑模控制141
4.4.1系統(tǒng)描述141
4.4.2滑?？刂破髟O(shè)計141
4.4.3模糊控制器設(shè)計142
4.4.4仿真實例143
4.5基于線性化反饋的自適應(yīng)模糊滑?？刂?50
4.5.1線性化反饋方法150
4.5.2滑模控制器設(shè)計151
4.5.3自適應(yīng)模糊滑?？刂破髟O(shè)計151
4.5.4仿真實例153
4.6基于切換模糊化的自適應(yīng)模糊滑模控制161
4.6.1系統(tǒng)描述162
4.6.2自適應(yīng)模糊滑?？刂破髟O(shè)計162
4.6.3仿真實例164
4.7具有積分滑模面的模糊自適應(yīng)滑?？刂?71
4.7.1系統(tǒng)描述171
4.7.2模糊控制器的設(shè)計172
4.7.3仿真實例172
4.8自適應(yīng)模糊滑?？刂?79
4.8.1控制器設(shè)計179
4.8.2自適應(yīng)控制算法設(shè)計179
4.8.3仿真實例181
參考文獻(xiàn)187
第5章神經(jīng)滑模控制188
5.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近188
5.1.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)188
5.1.2逼近算法188
5.1.3仿真實例189
5.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等效滑模控制196
5.2.1系統(tǒng)描述196
5.2.2等效控制器設(shè)計196
5.2.3神經(jīng)滑?？刂破髟O(shè)計197
5.2.4仿真實例198
5.3RBF神經(jīng)滑?？刂?02
5.3.1控制器設(shè)計202
5.3.2仿真實例203
5.4基于RBF網(wǎng)絡(luò)上界自適應(yīng)學(xué)習(xí)的滑模控制207
5.4.1系統(tǒng)描述207
5.4.2控制器的設(shè)計208
5.4.3仿真實例211
5.5基于線性化反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?17
5.5.1線性化反饋方法217
5.5.2滑模控制器的設(shè)計218
5.5.3自適應(yīng)神經(jīng)滑?？刂破鞯脑O(shè)計218
5.5.4仿真實例220
5.6基于RBF網(wǎng)絡(luò)切換增益調(diào)節(jié)的滑模控制226
5.6.1系統(tǒng)描述227
5.6.2固定增益滑?？刂破鞯脑O(shè)計227
5.6.3基于RBF網(wǎng)絡(luò)的增益調(diào)節(jié)228
5.6.4仿真實例229
參考文獻(xiàn)235
第6章基于反演設(shè)計的滑?？刂?36
6.1一種簡單反演控制器的設(shè)計236
6.1.1基本原理236
6.1.2仿真實例237
6.2自適應(yīng)反演滑?？刂?40
6.2.1系統(tǒng)描述240
6.2.2Backstepping滑?？刂破鞯脑O(shè)計241
6.2.3仿真實例242
6.2.4自適應(yīng)Backstepping滑?？刂破鞯脑O(shè)計246
6.2.5仿真實例247
6.3基于名義模型的反演滑模控制251
6.3.1系統(tǒng)描述251
6.3.2控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)252
6.3.3名義模型Backstepping控制器的設(shè)計252
6.3.4實際對象全局滑?？刂破鞯脑O(shè)計253
6.3.5仿真實例255
6.4移動機(jī)器人的滑模軌跡跟蹤控制262
6.4.1移動機(jī)器人運動學(xué)模型262
6.4.2切換函數(shù)的設(shè)計264
6.4.3滑?？刂破髟O(shè)計264
6.4.4仿真實例265
6.5一種簡單的移動機(jī)器人變結(jié)構(gòu)控制276
6.5.1控制器設(shè)計276
6.5.2穩(wěn)定性分析276
6.5.3仿真實例276
參考文獻(xiàn)278
第7章動態(tài)滑模控制279
7.1一階動態(tài)滑?？刂?79
7.1.1控制器的設(shè)計279
7.1.2仿真實例279
7.2基于動態(tài)切換函數(shù)的動態(tài)滑?？刂?83
7.2.1控制器的設(shè)計283
7.2.2仿真實例285
7.3基于反演設(shè)計的自適應(yīng)動態(tài)滑模控制289
7.3.1常規(guī)自適應(yīng)滑?？刂破?89
7.3.2仿真實例289
7.3.3反演自適應(yīng)動態(tài)滑?？刂?92
7.3.4仿真實例294
7.3.5新型反演自適應(yīng)動態(tài)滑?？刂?98
7.3.6仿真實例298
參考文獻(xiàn)302
第8章基于干擾估計的滑?？刂?03
8.1一種簡單滑模觀測器的設(shè)計303
8.1.1系統(tǒng)描述303
8.1.2仿真實例303
8.2基于干擾觀測器的連續(xù)滑模控制304
8.2.1系統(tǒng)描述305
8.2.2常規(guī)滑?？刂破?05
8.2.3帶干擾觀測器的滑?？刂破?06
8.2.4仿真實例307
8.3基于干擾觀測器的離散滑模控制313
8.3.1系統(tǒng)描述313
8.3.2基于干擾觀測器的離散滑?？刂破?13
8.3.3穩(wěn)定性分析314
8.3.4仿真實例316
8.3.5基于飽和函數(shù)的控制器319
8.3.6穩(wěn)定性分析320
8.3.7仿真實例321
8.4灰色滑模控制324
8.4.1系統(tǒng)描述325
8.4.2灰色滑?？刂破鞯脑O(shè)計325
8.4.3仿真實例326
參考文獻(xiàn)332
第9章Terminal滑模控制333
9.1一種高階MIMO非線性系統(tǒng)的Terminal滑?？刂?33
9.1.1系統(tǒng)描述333
9.1.2Terminal滑模控制器設(shè)計333
9.1.3仿真實例之一: SISO系統(tǒng)的Terminal滑?？刂?36
9.1.4仿真實例之二： MIMO系統(tǒng)的Terminal滑模控制343
9.2動態(tài)Terminal滑?？刂?52
9.2.1系統(tǒng)描述352
9.2.2動態(tài)Terminal滑?？刂破鞯脑O(shè)計352
9.2.3仿真實例355
9.3快速Terminal滑?？刂破鞯脑O(shè)計360
9.3.1快速Terminal滑模的設(shè)計360
9.3.2全局快速滑模控制器的設(shè)計362
9.3.3全局快速滑模到達(dá)時間及穩(wěn)定性分析363
9.3.4仿真實例364
9.3.5位置跟蹤控制器的設(shè)計368
9.3.6仿真實例368
9.3.7具有魯棒性的全局快速滑?？刂?72
9.3.8仿真實例374
9.4非奇異Terminal滑模控制379
9.4.1普通Terminal滑?？刂?79
9.4.2非奇異Terminal滑?？刂破鞯脑O(shè)計380
9.4.3仿真實例381
9.4.4剛性機(jī)器人非奇異Terminal滑?？刂?86
9.4.5仿真實例388
參考文獻(xiàn)396
第10章幾種新型滑?？刂?97
10.1二階不確定系統(tǒng)的全局滑模控制397
10.1.1系統(tǒng)描述397
10.1.2全局滑模切換函數(shù)設(shè)計397
10.1.3控制器設(shè)計398
10.1.4穩(wěn)定性分析398
10.1.5仿真實例399
10.2N階不確定系統(tǒng)的全局滑?？刂?03
10.2.1系統(tǒng)描述403
10.2.2控制器設(shè)計403
10.2.3穩(wěn)定性分析404
10.2.4仿真實例408
10.3基于濾波器的機(jī)器人滑模控制414
10.3.1機(jī)器人動態(tài)方程414
10.3.2滑?？刂破鞯脑O(shè)計414
10.3.3仿真實例之一416
10.3.4仿真實例之二420
10.4一種基于積分切換函數(shù)的自適應(yīng)滑?？刂?27
10.4.1系統(tǒng)描述427
10.4.2積分型切換函數(shù)的設(shè)計427
10.4.3滑?？刂破鞯脑O(shè)計428
10.4.4仿真實例428
10.4.5自適應(yīng)滑?？刂破鞯脑O(shè)計431
10.4.6仿真實例432
10.5基于積分型切換增益的滑?？刂?36
10.5.1系統(tǒng)描述 436
10.5.2常規(guī)滑?？刂破鞯脑O(shè)計436
10.5.3具有積分型切換增益的滑?？刂破?37
10.5.4仿真實例438
10.6模型參考滑模控制445
10.6.1系統(tǒng)描述445
10.6.2滑?？刂破髟O(shè)計446
10.6.3仿真實例446
參考文獻(xiàn)452