第03章 连续时间系统滑模变结构控制

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滑膜变结构控制

滑膜变结构控制
2016.10.22
+ 本质上是一类特殊的非线性控制,其非线
性表现为控制作用的不连续性。与其他控 制策略的不同之处:系统的“结构”并不 固定,而是在动态过程中,根据系统当前 的状态有目的地不断变化。 + 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。
+ 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。
s(x)>0 A B C s(x)=0
s(x)<0
s(x)>0 A B C s(x)=0
s(x)<0
+ 滑模变结构控制的整个控制过程ห้องสมุดไป่ตู้两部分组成:
① 正常运动段:位于切换面之外, 如图2.3.5的 X0到A 段所 示。 ② 滑动模态运动段:位于切换面上的滑动模态区之内,如 图2.3.5的 A到O段所示。
x0
O
A
s( x ) 0

控制理论-滑模变结构控制

控制理论-滑模变结构控制

控制理论-滑模变结构控制1、滑模变结构控制简介变结构控制( Variable Structure Control,VSC)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,所以⼜常称变结构控制为滑动模态控制( Sliding Mode Control,SMC),即滑模变结构控制。

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、⽆须系统在线辦识,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。

总之,抖振产⽣的原因在于:当系统的轨迹到达切换⾯时,其速度是有限⼤,惯性使运动点穿越切换⾯,从⽽最终形成抖振,叠加在理想的滑动模态上。

对于实际的计算机采样系统⽽⾔,计算机的⾼速逻辑转换及⾼精度的数值运算使得切换开关本⾝的时间及空间滞后影响⼏乎不存在;因此,开关的切换动作所造成控制的不连续性是抖振发⽣的本质原因。

2、未建模动态按照我的理解,在控制系统中,我们往往⾯对的是⾼阶的系统,⽽我们的分析和设计常常⾯对的是低阶的系统,即所谓的⽤低阶系统来近似模拟⾼阶系统的特性。

通常我们能通过低阶系统获得与⾼阶系统相近似的动态性能。

注意这⾥说的是近似的,也就是说⾼阶系统还有⼀部分动态性能我们⽤低阶系统来分析时会忽略掉。

⽽忽略的这部分就是未建模动态。

3、滑模变结构控制基本原理滑模变结构控制是变结构控制系统的⼀种控制策略。

这种控制策略与常规控制的根本区别在于控制的不连续性,即⼀种使系统“结构”随时间变化的开关特性。

该控制特性可以迫使系统在⼀定特性下沿规定的状态轨迹作⼩幅度、⾼频率的上下运动,即所谓的滑动模态或“滑模”运动。

第03章 连续时间系统滑模变结构控制

第03章 连续时间系统滑模变结构控制
2
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法
通过Ackermann公式来求解其参数,具体方法如下:
c eT P( A)
(3.4.4)
An1b
1
其中 e T 0 0 1 b Ab
P( A) ( A 1I )( A 2 I )
( A n1I )
1 , 2 , , n1 为期望选取的特征值。
s cx x
(3.4.1)
为状态,所以,只有 c 0 时, 由于选择 x 和 x 在切换面上的状态运动轨迹才会渐近趋向原点,即 保证了系统为渐近稳定。
【注】规范空间:以状态和状态变化率为坐标构成的空间
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法
而选择不同的 c 值时,切换面上的状态运动轨迹趋 向原点的速度是不同的, c 越大,对于相同的 x , x 的变化率越大,从而趋近速度越快。 图3.4.1,切换函数的参数分别选取c 0.8和 c 1.7 作出图示说明。 x
3.3 滑模变结构控制匹配条件及不变性
x Ax B(u Ax)
(3.3.6)
其中有 BA A 。通过设计控制律可实现对不确定 性的完全补偿。 条件式(3.3.5)称为不确定性和系统的完全匹配条件。 (3)当系统同时存在外干扰和不确定性时
x Ax Ax Bu Df
其中有 BD D,通过设计控制律 u 可实现对干扰的 完全补偿。
条件式(3.3.2)称为干扰和系统的完全匹配条件。 (2)当系统存在不确定性时
x Ax Bu Ax
(3.3.4)
滑动模态与不确定性无关的充分必要条件为 (3.3.5) rank B,ΔA rankB 假如式(3.3.5)满足,则系统可化为

滑模控制和滑膜变结构控制

滑模控制和滑膜变结构控制

滑模控制和滑膜变结构控制1. 引言滑模控制和滑膜变结构控制是现代控制理论中重要的控制策略,广泛应用于各个领域的控制系统中。

滑模控制通过引入一个滑模面来实现系统的稳定性和鲁棒性;滑膜变结构控制通过在线调整系统的结构以适应不确定性和外部扰动。

2. 滑模控制滑模控制最早由俄罗斯科学家阿莫斯特芬于1968年提出,并在1974年得到了进一步的发展。

滑模控制通过引入一个滑模面,将系统状态从非线性区域滑到线性区域,从而实现系统的稳定性和鲁棒性。

2.1 滑模面滑模面是滑模控制的核心概念之一,它通常由一个超平面表示,可以用数学方程描述为:s=Sx其中,s为滑模面,S为一个可逆矩阵,x为系统的状态变量。

2.2 滑模控制律滑模控制律用于调节系统状态,以使系统状态滑到滑模面上。

滑模控制律的一般形式可以表示为:u=−S−1B Tλ(s)其中,u为控制输入,B为输入矩阵,λ(s)为滑模曲线。

2.3 滑模控制的优点滑模控制具有以下几个优点:•鲁棒性强:滑模控制能够在面对参数扰动和外部干扰时保持系统的稳定性。

•快速响应:由于滑模面能够将系统状态快速滑到线性区域,使得系统具有快速响应的特性。

•无需精确模型:滑模控制不需要系统的精确模型,因此对于复杂系统的控制较为便捷。

3. 滑膜变结构控制滑膜变结构控制(SMC)由美国科学家丹尼尔·尤斯托曼在20世纪90年代末提出,是一种基于滑模控制的新型控制策略。

滑膜变结构控制通过在线调整系统的结构以适应不确定性和外部扰动,从而提高系统的鲁棒性和性能。

3.1 滑膜设计滑膜变结构控制的关键是设计一个合适的滑膜来响应系统的不确定性和扰动。

滑膜通常由一个或多个滑模面组成,通过在线调整滑膜的参数,可以适应不同的工作条件和控制要求。

3.2 滑膜变结构控制律滑膜变结构控制律的一般形式可以表示为:u=−K(θ)s−δ(θ)sign(s)其中,u为控制输入,K(θ)和δ(θ)分别为滑膜参数和输出增益,θ为参数向量,s为滑模曲线。

滑模变结构控制及应用

滑模变结构控制及应用

滑模变结构控制及应用滑模变结构控制(Sliding Mode Control,SMC)是一种具有强鲁棒性和抗扰动能力的非线性控制方法。

它是20世纪80年代发展起来的一种控制方法,它通过在滑模面上引入一个不连续函数来实现对系统状态的高频率的转换控制,从而将控制系统的性能提高到一个新的水平。

滑模变结构控制在自动控制领域中得到了广泛的研究与应用,下面我将就其基本原理、设计方法以及应用领域进行详细介绍。

滑模变结构控制的基本原理:滑模变结构控制的基本原理是引入一个滑模面,通过使系统状态在滑模面上进行快速的滑动,从而达到控制系统的稳定性和鲁棒性。

在滑模面上,系统状态由于受到控制输入和系统的非线性特性的影响而发生快速切换,从而使系统状态的滑动速度不断变化,最终达到滑动面的稳定状态。

滑模控制器利用滑模面上的控制输入来驱动系统状态沿着滑模面滑动,以实现状态的稳定和跟踪。

滑模变结构控制的设计方法:滑模变结构控制一般包括滑模面的设计和滑模控制器的设计两个步骤。

滑模面的设计要求其具有可实现性、稳定性和鲁棒性等特性,常用的滑模面设计方法包括等效控制、非线性控制、线性控制等。

滑模控制器的设计包括产生控制输入和产生滑模面两个部分,常用的滑模控制器设计方法包括理想滑模控制器、改进滑模控制器、自适应滑模控制器等。

滑模变结构控制的应用领域:滑模变结构控制在各个领域中都有广泛的应用,下面我将就几个典型的应用领域进行介绍。

1. 机械控制系统:滑模变结构控制在机械控制系统中应用广泛,例如机械臂控制、机械手控制等。

滑模变结构控制可以提供强鲁棒性和抗扰动能力,可以保证机械系统在复杂环境下的精确运动和稳定控制。

2. 电力系统:滑模变结构控制在电力系统中的应用主要包括电力系统稳定控制、电力系统调度控制等。

滑模变结构控制可以有效地处理电力系统中的不确定性和扰动,提高电力系统的稳态和动态性能。

3. 交通运输系统:滑模变结构控制在交通运输系统中的应用包括车辆控制、交通信号控制等。

滑模控制——精选推荐

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。

滑模变结构控制基本理论课件

滑模变结构控制基本理论课件

图6 控制器u(t)局部轨迹
8
滑模变结构控制基本理论
例2 滑模观测器设计
系统模型如下同例1,但增加了一项故障项 fa (t)
x1 x2
x2
25x2
为状态变量,u为输入,y为输出,
fa (t)为未知非线性函数,代表故障。
设计任务:利用可测输入u和可测输出y对状态变量 x2 进行观测,对
滑模变结构控制基本理论
图9 故障及其重构值
图10 故障及其重构值局部图
滑模变结构控制基本理论
请大家指正
(CB)1[CAx ( sgn(s) ks)]
即 s 0, s 0,
u (t) (CB)1[CAx ks] u (t) (CB)1[CAx ks]

A
0 0
1 25
,
B
0 133
,C
c1
c2 15
1, 5, k 10
s Cx c1x1 x2 c1x1 x1
ui (x) ≠ ui (x)
(1) 存在滑动模态;
(2) 满足到达条件:即在切换面以外的相轨迹将于有限时间内到达
切换面;
(3) 滑模运动渐近稳定并具有良好的动态品质。
3
滑模变结构控制基本理论
滑模面设计:
滑模面的选取影响到变结构控制的性能, 线性结构的滑模面使系统处于滑动模态时, 稳定性分析简洁,参数设计容易,工程实现方便。
到达滑模面后: s 0,
c1x1 x1 0
x1(t) x1(0)ec1t
因为,c1 15 ,0所以上式收敛到零,且仅与c1有关,而与对象参数无关[不变性]。
6
滑模变结构控制基本理论
图1 滑模面运动相轨迹
图2 X1运动轨迹

滑模变结构控制基本理论课件

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04
CATALOGUE
滑模变结构控制的实现与仿真
滑模控制器的MATLAB/Simulink实现
控制器设计
根据滑模变结构控制原理,利用 MATLAB/Simulink进行控制器设计,
包括滑模面函数、控制律等。
控制器参数调整
根据仿真结果,调整控制器参数,优 化控制性能。
模型建立
根据被控对象模型,在Simulink中建 立相应的仿真模型。
基于模拟退火算法的滑模控制器优化
模拟退火算法是一种基于物理退火原 理的优化算法,通过模拟金属退火过 程,寻找最优解。
模拟退火算法具有全局搜索能力强、 能够处理离散和连续问题等优点,适 用于滑模变结构控制的优化问题。
在滑模控制器优化中,模拟退火算法 可以用于优化滑模面的设计、滑模控 制器的参数等,提高滑模控制器的性 能和鲁棒性。
滑模控制器稳定性的分析方法
滑模控制器稳定性的分析方法包括基于 Lyapunov函数的方法、基于Razumikhin函数的 方法等。
滑模控制器稳定性的判定准则
滑模控制器稳定性的判定准则包括Lyapunov稳 定性定理、Razumikhin稳定性定理等。
03
CATALOGUE
滑模变结构控制的优化方法
基于遗传算法的滑模控制器优化
1
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法, 通过模拟基因突变、交叉和选择等过程,寻找最 优解。
2
在滑模控制器优化中,遗传算法可以用于优化滑 模面的设计、滑模控制器的参数等,提高滑模控 制器的性能和鲁棒性。
3
遗传算法具有全局搜索能力强、能够处理多变量 和非线性问题等优点,适用于滑模变结构控制的 优化问题。
案例分析
通过具体案例分析,深入了解滑模控制器在 实际应用中的优势和不足。
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c
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 1. 设计切换函数,使得所确定的滑动模态运动渐近 设计切换函数, 稳定且具有良好的动态品质。 稳定且具有良好的动态品质。 1) 二阶单输入系统(规范空间) 二阶单输入系统(规范空间) 线性切换函数为
& s = cx + x
(3以,只有 c > 0 时, 在切换面上的状态运动轨迹才会渐近趋向原点, 在切换面上的状态运动轨迹才会渐近趋向原点,即 保证了系统为渐近稳定。 保证了系统为渐近稳定。
【注】规范空间:以状态和状态变化率为坐标构成的空间 规范空间:
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 值时, 而选择不同的 c 值时,切换面上的状态运动轨迹趋 向原点的速度是不同的, 越大, 向原点的速度是不同的, c 越大,对于相同的 x , x 的变化率越大,从而趋近速度越快。 的变化率越大,从而趋近速度越快。 图3.4.1,切换函数的参数分别选取c = 0.8和 c = 1.7 , 作出图示说明。 作出图示说明。 & x
3) (3)当系统同时存在外干扰和不确定性时
& x = Ax + ∆Ax + B + Df
(3.3.7)
若同时满足匹配条件式( ),则 若同时满足匹配条件式(3.3.2)和(3.3.5),则 ) ), 系统可化为 (3.3.8) % % & x = Ax + B(u + ∆Ax + Df ) 通过设计控制律实现同时对不确定性和外干扰的完 全补偿。 全补偿。
第3章 连续时间系统滑模变结构控制
3.1 滑动模态到达条件 滑动模态到达条件 3.2 等效控制及滑动模态运动方程 等效控制及 3.3 滑模变结构控制匹配条件及不变性 滑模变结构控制匹配条件 匹配条件及 3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 滑模变结构控制器设计基本方法 3.5 基于比例切换的滑模变结构控制 基于比例切换的滑模变结构控制 3.6 基于趋近律的滑模变结构控制 基于趋近律的滑模变结构控制 3.7 基于准滑动模态的滑模变结构控制 基于准滑动模态的滑模变结构控制
% & x = Ax + B(u + Df )
(3.3.3)
% 其中有 BD = D,通过设计控制律 u 可实现对干扰的 完全补偿。 完全补偿。
条件式(3.3.2)称为干扰和系统的完全匹配条件。 称为干扰和系统的完全匹配条件。 条件式 称为干扰和系统的完全匹配条件 (2)当系统存在不确定性时 )
& x = Ax + Bu + ∆Ax
取切换函数为
& s = ce + e
根据比例切换控制方法, 根据比例切换控制方法,取控制律为
& u = (α e + β e ) sgn( s )
(3.5.5) (3.5.6)
为大于零的常数。 其中 α 和 β 为大于零的常数。
3.6 基于趋近律的滑模变结构控制 系统运动包括趋近运动和滑动模态运动两个过程。 系统运动包括趋近运动和滑动模态运动两个过程。 根据滑模变结构控制原理, 根据滑模变结构控制原理,滑动模态到达条件仅保证 状态运动点由状态空间中任意初始位置在有限时间内 到达切换面, 到达切换面,而对于趋近运动的具体轨迹未做任何限 若采用趋近律的方法, 制,若采用趋近律的方法,则可以改善趋近运动的动 态品质。 态品质。 节中介绍了常见的几种趋近律。 在2.3.4节中介绍了常见的几种趋近律。 节中介绍了常见的几种趋近律 3.6.1 基于趋近律的调节系统 1. 控制器的设计 系统的状态方程如下: 系统的状态方程如下: & x = Ax + Bu
3.1 滑动模态到达条件 若系统初始状态点 x (0) 处在切换面 s ( x ) = 0 之外, 之外, 则要求系统的运动必须趋向切换面, 则要求系统的运动必须趋向切换面,且在有限时间内 到达切换面,即满足到达条件。否则, 到达切换面,即满足到达条件。否则,系统就无法启 动滑动模态运动。 动滑动模态运动。 & x 一般滑动模态的到达条件 到达条件为 一般滑动模态的到达条件为
& x = Ax + Bu + Df
(3.3.1)
表示系统所受的外干扰。 其中 f 表示系统所受的外干扰。 滑动模态运动不受干扰影响的充要条件为
rank ( B , D ) = rankB
(3.3.2)
3.3 滑模变结构控制匹配条件及不变性 假如式(3.3.2)满足,则系统可化为 满足, 假如式 满足
(3.3.4)
滑动模态与不确定性无关的充分必要条件为 (3.3.5) rank ( B,∆A ) = rankB 假如式(3.3.5)满足,则系统可化为 满足, 假如式 满足
3.3 滑模变结构控制匹配条件及不变性
% & x = Ax + B(u + ∆Ax )
(3.3.6)
% 其中有 B∆A = ∆A 。通过设计控制律可实现对不确定 性的完全补偿。 性的完全补偿。 条件式(3.3.5)称为不确定性和系统的完全匹配条件。 称为不确定性和系统的完全匹配条件 条件式 称为不确定性和系统的完全匹配条件。
(3.6.1)
3.6.1 基于趋近律的调节系统 采用趋近律的控制方式, 采用趋近律的控制方式,设切换函数为 从而
s = Cx
& & s = Cx = slaw
(3.6.2) (3.6.3)
其中slaw代表趋近律,例如,采用指数趋近律,则有 代表趋近律,例如,采用指数趋近律, 其中 代表趋近律
& slaw = s = −ε sgn s − ks
u = u0 sgn( s ( x ))
(3.4.5)
为待求常数。 其中 u 0 为待求常数。 2) 函数切换控制
u = ueq + u0 sgn( s ( x ))
(3.4.6)
这是以等效控制为基础的控制结构形式。 这是以等效控制为基础的控制结构形式。 3) 比例切换控制 k (3.4.7) u = ∑ψ i x i k<n
3.1 滑动模态到达条件 为了保证在有限时刻到达, 为了保证在有限时刻到达,避免渐近趋近的情况出 可对式(3.1.1)进行修正,取为 进行修正, 现。可对式 进行修正 & ss < −δ (3.1.3) 为任意小正数。 其中 δ 为任意小正数。 通常将式(3.1.1)表达成李雅普诺夫函数型到达条件 表达成李雅普诺夫函数型到达条件 通常将式 表达成
(3.4.3)
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 通过Ackermann公式来求解其参数,具体方法如下: 公式来求解其参数,具体方法如下: 通过 公式来求解其参数
c = e T P( A)
(3.4.4)
−1
其中 e T = ( 0L 0 1) ( b AbL An−1b )
P ( A) = ( A − λ1 I )( A − λ2 I )L ( A − λn −1 I )
(3.5.3)
3.5 基于比例切换的滑模变结构控制 2. 控制器设计(以位置跟踪系统为例) 控制器设计(以位置跟踪系统为例) 设位置给定信号为 r ,将系统的位置误差 & 作为状态变量, 位置误差变化率 e 作为状态变量,即:
e = r − x1 & & e = r − x 2
e

(3.5.4)
(
)
(3.2.8)
为单位矩阵。 其中 I 为单位矩阵
3.3 滑模变结构控制匹配条件及不变性 不变性:实现滑动模态运动不依赖于外部扰动和参数 不变性: 摄动的性质,也可叫鲁棒性、自适应性。 摄动的性质,也可叫鲁棒性、自适应性。是滑模变结 构控制受到重视的最主要原因。 构控制受到重视的最主要原因。 对于线性系统, 对于线性系统,不变性的成立需满足滑动模态的 匹配条件。对于扰动和摄动的作用的不同情况, 匹配条件。对于扰动和摄动的作用的不同情况,分三 种情况予以讨论: 种情况予以讨论: (1)当系统受到外干扰时 )
λ1 , λ 2 , L ,λ n −1 为期望选取的特征值。 为期望选取的特征值。
2. 设计控制律,使到达条件得到满足,从而在切 设计控制律,使到达条件得到满足, 换面上形成滑动模态区。 换面上形成滑动模态区。 下面给出几种常用的控制结构形式
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 1) 常值切换控制(bang-bang控制) 常值切换控制( 控制) 控制
x = f ( x, ueq , t ) & s( x ) = 0
x ∈ℜn , u ∈ℜ
(3.2.7)
将式(3.2.6)代入式 代入式(3.2.3) 可得线性系统的滑动模态 可得线性系统的滑动模态 将式 代入式 运动方程如下 运动方程如下: 如下
x = I − b ( cb )−1 c Ax & s ( x ) = cx = 0
x
& s2 = 0.8 x + x = 0
& s1 = 1.7 x + x = 0
图3.4.1
3.4 滑模变结构控制器设计基本方法 2) 高阶单输入系统(一般状态空间) 高阶单输入系统(一般状态空间) 线性切换函数为 s ( x ) = c1 x1 + c2 x2 + L + cn −1 xn −1 + xn (3.4.2)
& & s = cx = c ( Ax + bueq ) = 0
ueq = − ( cb ) cAx
−1
(3.2.5)
则可解出等效控制 若矩阵 ( cb ) 满秩, 满秩, (3.2.6)
3.2.2 滑动模态运动方程 代入系统的状态方程式(3.2.1), 将等效控制 ueq 代入系统的状态方程式 , 可得系统滑动模态运动方程
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