最新倒立摆系统自适应高阶微分反馈控制
基于SimulinkS-Function倒立摆仿真和实时控制研究(新)
摘要倒立摆是机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域、多种技术的有机结合，其被控系统本身又是一个不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统，可以作为一个典型的控制对象对其进行研究。
本文阐述了倒立摆控制系统的研究背景和发展现状，研究了二级直线式倒立摆系统的物理结构，采用拉格朗日方程建立系统的数学模型，对数学模型在平衡位置进行了线性化，从而得到倒立摆系统的线性状态空间方程，同时分析了系统的稳定性和能控能观性。
在此基础上研究了极点配置，LQR控制理论，设计了二级倒立摆系统的极点配置控制器和LQR控制器，并利用Matlab软件的Simulink平台对倒立摆模型及控制器进行仿真，通过调试参数，使倒立摆倒立。
最后利用C语言编写控制器S-Function对倒立摆进行了实时控制。
关键词：倒立摆；极点配置；LQR；S-FunctionABSTRACTInverted pendulum is a combination of robotics techniques, control theory and computer control, the controlled system itself is an unstable, higher-order, multivariable, strongly coupled nonlinear system, which can be used as a typical control object to study it.This paper demonstrates the research background of inverted pendulum control system and the current development tendency, investigates the physical structure of 2-order linear-type inverted pendulum, adopts Lagrange's Equation to build the mathematical model, linearize the model in the balance position, achieves the linear state space equation of inverted pendulum, analyzes the stability, controllability and observability of the system.Furthermore, this paper investigates Pole Placement and LQR control theory, introduces a design of controller based on Pole Placement and LQR control theory for two-order inverted pendulum, simulates the performance of the controller through Simulink in Matlab and adjusts the parameters so that inverted pendulum could be inverted. Finally, a C-langrage controller is designed in S-Function of Matlab for real-time control of inverted pendulum.Key word：Inverted pendulum; pole placement; LQR; S-Function目录第1章绪论 (1)1.1课题研究的目的及意义 (1)1.2倒立摆系统简介 (1)1.3倒立摆的国内外研究情况 (3)1.4本文研究的主要内容及本文思路 (6)第2章二级直线式倒立摆系统建模和分析 (8)2.1系统建模 (8)2.1.1二级直线式倒立摆的结构 (8)2.1.2拉格朗日法建立系统数学模型 (9)2.1.3二级倒立摆系统数学模型的线性化 (14)2.2二级倒立摆系统分析 (16)2.2.1二级倒立摆系统的能控性 (17)2.2.2二级倒立摆系统的能观性 (17)2.2.3二级倒立摆系统的稳定性 (18)2.3本章小结 (18)第3章二级直线式倒立摆的极点配置控制 (19)3.1极点配置原理 (19)3.2单输入状态反馈极点配置算法 (20)3.3二级倒立摆极点配置控制仿真 (21)3.4本章小结 (24)第4章二级直线式倒立摆的LQR控制 (26)4.1线性二次最优控制LQR控制原理简介 (26)4.2直线二级倒立摆LQR控制器的设计和仿真 (29)4.3本章小结 (35)第5章利用S-Function对倒立摆进行实时控制 (36)5.1S-函数的基本概念 (36)5.2S-函数工作的基本原理 (36)5.2.1S-函数的数学模型 (36)5.2.2仿真阶段 (37)5.2.3S-函数的回调方式 (38)5.2.4S-函数的实现 (39)5.3用C语言编写S-Function对倒立摆进行实时控制 (40)5.3.1开头部分的预处理 (40)5.3.2S-函数例程的实现 (41)5.3.3倒立摆实时控制的实现过程 (45)5.4本章小结 (45)结论 (46)参考文献 (47)致谢 (49)附录 (50)第1章绪论1.1课题研究的目的及意义倒立摆是一个高阶次、非线性、快速、多变量、强耦合、不稳定的系统。
倒立摆系统的主要控制方法
倒立摆系统的主要控制方法控制理论自诞生之日起至今主要经历了经典控制理论、现代控制理论和人工智能控制理论等几个阶段。
伴随着控制理论的不断发展，对倒立摆的控制也出现了采用经典控制理论、现代控制理论和人工智能控制理论等多种控制理论的方案和控制方法，并均实现了实物实验的成功。
经典控制理论提供了解决单输入单输出系统的控制方法。
利用牛顿第二运动定律对倒立摆系统进行力学分析，建立小车在水平运动和摆杆在垂直位置上的动力学方程，并进行合理的线性化，拉氏变换，得出系统的传递函数，从而得到零极点分布情况。
根据使闭环系统能稳定工作的思想设计控制器，需引入适当的反馈，使闭环系统特征方程的根都位于左半平面上。
用经典控制理论的频域法设计非最小相位系统的控制器并不需要十分精确的被控对象的数学模型，因为只要控制器使系统具有充分大的相位裕量就能获得系统参数在很宽范围内的稳定性。
文献介绍了黄永宜选用经典控制理论的频域法实现了单级倒立摆的稳定控制。
现代控制理论采用状态空间法，把经典控制理论中的高阶定常微分方程转换为一阶微分方程组，用来描述系统的动态过程。
这种方法可以解决多输入多输出问题，系统可以是线性的、定常的，也可以是非线性的、时变的。
与经典控制理论相比，现代控制理论具有较强的系统性，从分析、设计、到综合都有比较完整的理论和方法。
利用H∞状态反馈方法、极点配置法和最优状态调节器方法都可以实现对二级倒立摆的控制。
基于H∞状态反馈方法的二级倒立摆控制方案：针对倒立摆系统具体的有参数摄动及干扰，构造状态反馈控制u Kx=使不确定闭环系统是具有干扰衰减度γ的H∞鲁棒最优系统，且性能指标()()()T TJ x t Qx t u Ru t dt∞⎡⎤=+⎣⎦⎰具有最小的上界。
利用极点配置法和最优线性二次状态调节器LQR和线性二次输出调节器LQR控制倒立摆的方法。
使用极点配置法首先需要建立系统的线性模型，然后确定系统的闭环极点，再通过Ackerman公式算出对应的反馈增益矩阵Kf。
现控实验一级倒立摆状态反馈设计及时间响应实验总结
现控实验一级倒立摆状态反馈设计及时间响应实验总结
控制实验一级倒立摆的状态反馈设计可以分为以下几个步骤：
1. 系统建模：根据实际倒立摆的物理特性，建立系统的数学模型，包括倒立摆的运动方程和输出方程。
2. 设计状态反馈控制器：根据系统模型，设计状态反馈控制器的反馈矩阵K，使得系统在闭环下能够稳定并达到期望的性能指标。
3. 实施状态反馈控制器：根据设计好的控制器，对倒立摆系统进行实施。
4. 时间响应实验：进行时间响应实验，观察控制系统在不同输入下的响应情况。
可以通过给定不同的参考输入信号，如阶跃信号、正弦信号或任意波形信号等，来测试控制系统的性能。
根据实验结果进行总结时，需要注意以下几个方面：
1. 稳定性分析：观察控制系统是否能够保持稳定状态，即系统是否能够回到平衡位置并保持在该位置。
2. 超调量和调整时间分析：观察控制系统的过渡过程，检查系统是否出现过大的超调量和调整时间是否满足要求。
3. 鲁棒性分析：考察控制系统对参数变化、不确定性以及外部扰动的鲁棒性能。
4. 性能指标分析：根据实验结果，评估控制系统的性能指标，如误差大小、稳态误差、响应速度等。
总结实验时，尽量基于客观的实验数据和分析，对实验结果进行客观的评价和总结。
请注意，以上回答仅涉及到了一级倒立摆的状态反馈控制设计及时间响应实验总结的一般步骤，具体设计和总结要根据具体情境和实验要求进行。
基于LQR二级倒立摆控制系统研究论文
基于LQR的二级倒立摆控制系统研究摘要倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的高阶不稳定系统，它是检验各种新的控制理论和方法有效性的典型理想模型。
在其控制过程中，能有效地反映诸如镇定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许多关键问题。
本文主要研究二级倒立摆LQR控制方法。
首先建立了二级倒立摆的数学模型，然后对二级倒立摆的数学模型进行控制设计，应用遗传算法确定系统性能指标函数中的加权阵Q，R得到系统状态反馈控制矩阵。
最后，用MATLAB进行了系统仿真。
在几次凑试Q矩阵值后系统的响应结果都不尽如人意，于是采用遗传算法对Q矩阵优化。
仿真结果证明：经过遗传算法优系统响应能更加满足设计要求。
关键词二级倒立摆；LQR控制；遗传算法Research on double inverted pendulum controlsystem based on LQRAbstractThe inverted pendulum is a typical high order system, with multi- variable, non-linear, strong-coupling, fleet and absolutely instable. It is representative as an ideal model to prove new control theory and techniques. During the control process, pendulum can effectively reflect many key problems such as equanimity, robust, follow-up and track, therefore.This paper studies a control method of double inverted pendulum LQR. First of all, the mathematical model of the double inverted pendulum is established, then make a control design to double inverted pendulum on the mathematical model, and determine the system performance index weight matrix Q, R by using genetic algorithm in order to attain the system state feedback control matrix. Finally, the simulation of the system is made by MATLAB. After several test matrix Q value the results are not satisfactory response, then we optimize Q matrix by using Genetic Algorithm. Simulation results show: The system response can meet the design requirements effectively after Genetic Algorithm optimization.Key words Double inverted pendulum; LQR control; Genetic Algorithm.目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2倒立摆设备简介 ..................................... 错误!未定义书签。
《2024年智能控制算法设计及倒立摆实现》范文
《智能控制算法设计及倒立摆实现》篇一一、引言随着科技的进步和人工智能的崛起，智能控制算法在多个领域得到了广泛应用。
倒立摆作为一种典型的控制问题，其稳定性的实现成为了检验智能控制算法性能的重要标准。
本文将详细介绍智能控制算法的设计原理及其在倒立摆系统中的应用实现。
二、智能控制算法设计1. 算法概述智能控制算法是一种基于人工智能技术的控制方法，它能够根据系统的实时状态和目标要求，自动调整控制策略，以达到最优的控制效果。
该算法具有自学习、自适应、自组织等特点，能够处理复杂的非线性、时变系统。
2. 算法设计步骤（1）确定系统模型：根据实际系统的特点和需求，建立相应的数学模型。
（2）设定目标函数：根据系统的控制要求，设定目标函数，用于评估系统的性能。
（3）选择智能控制策略：根据系统模型和目标函数，选择合适的智能控制策略，如神经网络控制、模糊控制、遗传算法等。
（4）算法参数优化：通过优化算法参数，提高算法的控制性能和鲁棒性。
（5）算法实现：将优化后的算法编写成程序，实现系统的智能控制。
三、倒立摆系统及其控制要求1. 倒立摆系统简介倒立摆是一种典型的控制问题，其结构简单但控制难度大。
倒立摆由摆杆、电机、传感器等组成，通过控制电机的转速和方向，使摆杆保持倒立状态。
2. 控制要求倒立摆系统的控制要求包括稳定性、快速性、鲁棒性等。
系统需要在外界干扰和内部参数变化的情况下，保持摆杆的稳定倒立，同时要快速响应外界变化，以达到最优的控制效果。
四、智能控制算法在倒立摆系统中的应用实现1. 算法选择与实现根据倒立摆系统的特点和控制要求，选择合适的智能控制算法，如神经网络控制、模糊控制等。
将算法编写成程序，实现对倒立摆系统的智能控制。
2. 实验结果与分析通过实验验证智能控制算法在倒立摆系统中的性能。
实验结果表明，智能控制算法能够有效地提高倒立摆系统的稳定性和快速性，同时具有较强的鲁棒性。
与传统的控制方法相比，智能控制算法在处理复杂的非线性、时变系统时具有明显的优势。
基于深度强化学习的固高直线一级倒立摆控制实验设计
基于深度强化学习的固高直线一级倒立摆控制实验设计冯肖雪 谢天 温岳 李位星(北京理工大学 自动化学院 北京 100086)摘要： 为适应各高校人工智能专业学生对于机器学习领域的学习需求，同时兼顾固高科技直线一级倒立摆控制系统可操作性、实时性和安全性，设计了一套基于深度强化学习的固高直线一级倒立摆控制实验方案。
首先采用深度强化学习算法的无模型控制结构搭建控制器并进行虚拟仿真实验。
考虑倒立摆电机驱动刷新频率的限制以及提高样本处理速度，进一步设计了基于离线Q 学习算法的平衡控制器实现倒立摆实物稳定控制。
该实验方案既加深了学生对人工智能领域知识的理解，也适应了固高科技直线一级倒立摆的应用场景。
关键词： 直线一级倒立摆 深度强化学习 Deep Q Network 算法 Q 学习算法中图分类号： TP319文献标识码： A文章编号： 1672-3791(2023)23-0004-07Experimental Design of Googol's Linear Single Inverted PendulumControl Based on Deep Reinforcement LearningFENG Xiaoxue XIE Tian WEN Yue LI Weixing(School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100086 China)Abstract: In order to meet the learning needs of students majoring in artificial intelligence in colleges and universi‐ties in the field of machine learning, and take into account the operability, instantaneity and safety of the linear single inverted pendulum control system of Googol Tech, this paper designs an experimental plan for Googol's linear single inverted pendulum control based on deep reinforcement learning. Firstly, this paper uses a model-free control structure of the deep reinforcement learning algorithm to construct a controller and conduct virtual simulation ex‐periments. Considering the limitation of the refresh frequency driven by the inverted pendulum motor and the im‐provement of sample processing speed, it further designs a balance controller based on the offline Q-Learning algo‐rithm to achieve the physical stability control of the inverted pendulum. This experimental plan not only enhances studnets' understanding of the knowledge in the field of artificial intelligence, but also adapts to the application sce‐nario of the linear single inverted pendulum of Googol Tech.Key Words: Linear single inverted pendulum; Deep reinforcement learning; DQN algorithm; Q-Learning algorithm倒立摆控制系统是一种典型的高阶次、非线性、多变量、强耦合的自不稳定系统。
倒立摆控制系统的设计
自动控制理论课程设计倒立摆系统的控制器设计学生姓名：指导教师：班级：二O一三课程设计指导教师评定成绩表：指导教师评定成绩：指导教师签名：年月日重庆大学本科学生课程设计任务书目录一、倒立摆控制系统概述倒立摆装置被公认为自动控制理论中的典型实验设备，也是控制理论教学和科研中控对象，运用控制手段可使之具有良好的稳定性。
通过对倒立摆系统的研究，不仅可以解决控制中的理论问题，还能将控制理论所涉与的三个基础学科：力学、数学和电学（含计算机）有机的结合起来，在倒立摆系统中进行综合应用。
在多种控制理论与方法的研究和应用中，特别是在工程实践中，也存在一种可行性的试验问题，将其理论和方法得到有效的经验，倒立摆为此提供一个从控制理论通往实践的桥梁。
在稳定性控制问题上，倒立摆既具有普遍性又具有典型性。
倒立摆系统作为一个控制装置，结构简单、价格低廉，便于模拟和数字实现多种不同的控制方法，作为一个被控对象，它是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的快速系统，只有采用行之有效的控制策略，才能使其稳定。
倒立摆系统可以用多种理论和方法来实现其稳定控制，如、自适应、状态反馈、智能控制、模糊控制与人工神经元网络等多种理论和方法，都能在倒立摆系统控制上得到实现，而且当一种新的控制理论和方法提出以后，在不能用理论加以严格证明时，可以考虑通过倒立摆装置来验证其正确性和实用性。
倒立摆的种类：悬挂式、直线、环形、平面倒立摆等。
一级、二级、三级、四级乃至多级倒立摆。
倒立摆控制系统的组成：倒立摆系统由倒立摆本体，电控箱以与控制平台（包括运动控制卡和机）三大部分组成。
本次课程设计利用单级倒立摆，主要设计机内控制函数，减小超调量和调节时间！二、数学模型的建立系统建模可以分为两种：机理建模和实验建模。
对于倒立摆系统，由于其本身是自不稳定的系统，实验建模存在一定的困难。
机理建模就是在了解研究对象的运动规律基础上，通过物理、化学等学科的知识和数学手段建立起系统内部变量、输入变量以与输出变量之间的数学关系。
倒立摆控制系统设计与优化
倒立摆控制系统设计与优化倒立摆控制系统是一种经典的非线性控制问题，其主要应用于机械、电子、自动化等领域。
控制系统设计与优化对于倒立摆的实现具有重要的意义。
本文将分别从控制系统的选型、控制算法设计和控制系统优化三个方面探讨倒立摆控制系统的设计与优化。
一、控制系统的选型对于倒立摆控制系统的选型，需要考虑多方面因素。
首先，需要确定控制器类型。
在倒立摆的控制中，常常使用PID控制器、模糊控制器和神经网络控制器。
其中，PID控制器是倒立摆控制中的基础和常见选择，其优点在于简单直观、易于调参；模糊控制器针对复杂、模糊的控制对象具有更好的适应性；神经网络控制器的特点是自适应性强、具有良好的非线性特性。
不同的控制器在控制效果和调参难易度上存在差异，需要根据具体应用进行选择。
其次，需要根据控制系统运行环境选择合适的控制硬件。
常见的倒立摆控制硬件包括单片机、FPGA、DSP等，它们各有自身的特点和优缺点。
在实际操作中，需要根据控制系统要求、控制算法和硬件设计等因素综合考虑，寻找最为合适的控制硬件。
二、控制算法设计针对倒立摆控制对象的非线性特性，需要选择合适的控制算法进行设计。
常见的倒立摆控制算法包括模糊控制、神经网络控制、滑动模式控制等。
模糊控制是一种基于经验知识模糊化的控制方法，针对控制对象的模糊特性进行建模。
模糊控制通过人为设定的规则集合，将输入量和输出量之间的映射关系模糊化，通过推理和模糊综合运算，从而实现对控制对象的控制。
神经网络控制是一种基于神经网络理论的控制方法，将神经网络应用于控制器设计中。
神经网络控制应用广泛、适应性强，能够自适应地学习控制对象的动态特性，但相应的计算复杂度也很大。
滑模控制是一种应用广泛的非线性控制方法，具有较好的鲁棒性和自适应性，对控制对象参数变化和干扰具有较好的鲁棒性。
在倒立摆控制中，滑模控制器的设计需要考虑到控制对象的非线性特性和控制器参数的选择。
三、控制系统优化针对倒立摆控制系统的优化，主要包括稳定性、控制精度和响应时间等方面。
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倒立摆系统自适应高阶微分反馈控制倒立摆系统自适应高阶微分反馈控制(齐国元,陈增强,袁著祉)(1.天津科技大学自动化系,天津300222;2.南开大学自动化系,天津300071)摘要:利用提取的系统高阶微分信息,提出了自适应高阶微分反馈控制器.某种程度上该控制器不依赖于单输入单输出(SISO)非线性仿射系统的模型.并且分析了闭环系统的稳定性和鲁棒性.通过将摆角方程的位移加速度看作是控制输入,将倒立摆系统转化成相互影响的两个SISO仿射系统,从而用两个串级高阶微分反馈控制器成功地实现了倒立摆系统的镇定与调节.数字仿真表明,控制器对摆的基准模型实现了较为满意的控制,而且该控制方法对非线性摩擦项,对摆长、摆质量、小车质量等参数变化以及外扰动具有强鲁棒性.关键词:倒立摆系统;高阶微分器;自适应高阶微分反馈控制器;不依赖模型控制器;鲁棒性1.引言作为一个典型的不稳定非线性装置，倒立摆系统的镇定和调节的问题在不同的控制设计技术中的演示和推动成为了一个基准的例子。
例如，基于郑和约翰提出摆动能量的非线性控制器的模型是使用«Skip Record If...»小增益逼近和林提供了线性状态反馈控制器是摆平衡。
咔哇他你线性化了并列的两个倒立摆系统的非线性数字模型，然后通过使用状态反馈增益载体和全状态观测器设计了一个稳定性控制器。
姚首先通过模糊法来识别动态线性化模型，然后根据这个模型设计出极点分配控制器使系统稳定。
这些文献中涉及到的控制器取决于非线性基准模型或倒立摆的线性化模型。
一些设计的方法考虑到了鲁棒控制器的摩擦项。
但是不确定性低于基准模型。
实际上，基于标准控制器取决于控制装置的模型是现代控制理论的重要特征。
我们发现可测量的信息和它们的n阶微分方程在放射系统中具有重要的意义。
微分不仅是可变输出速率，而且也是系统的内部状态，翰利用高阶微分提出了自抗扰控制器。
但是对控制器的闭环系统设有一个稳定性和收敛性的解决方法。
在文献6中，我们设计了高阶微分器独立于控制装置，取决于信号本身。
高阶微分器可以接近实际信号和提取n阶微分。
高阶微分器的稳定性和收敛性是已经证明了的。
利用提取的微分信息，我们设计了自适应高阶微分反馈控制器，它不取决于系统的模型，但是取决于n阶微分。
理论分析方法表明自适应高阶微分反馈控制器使闭环系统获得稳定性和收敛性。
如果我们把加速度看作是摆角动态方程的控制输入，把小车加速度看作是小车的位移动态方程的控制对象，然后倒立摆系统转换成双非线性SISO 放射系统。
因此，用两个高阶微分反馈控制器，我们能使倒立摆镇定和调节。
当摆角变成零度，小车的位移可以通过控制器达到目标位移。
因为某种程度上该控制器取决于倒立摆的模型，高阶微分反馈控制器的扰动及参数变化具有强鲁棒性。
仿真和展示了所提出理论的有效性。
而且，高阶微分反馈控制器不取决于位移和速度和角的速度。
但是取决于摆位和摆角。
因此控制器是可适应的。
本论文有以下几部分组成；第二部分是，根据高阶微分呈现了自适应高阶微分反馈控制器的SISO放射系统。
第三部分，把倒立摆系统转换成放射系统和用自适应高阶微分反馈控制器使倒立摆镇定和调节。
第四部分，通过数字演算证明倒立摆控制的有效性。
2.自适应高阶微分反馈控制器考虑扰动的SISO放射系统，自适应高阶微分反馈控制器的微分方程表示为：«Skip Record If...»（1）其中u是控制输入，y是可测量的输出，«Skip Record If...»表示y的i阶，«Skip Record If...»=«Skip Record If...»=«Skip Record If...»表示输出微分向量，也是系统的状态向量。
«Skip Record If...»是未知稳定非线性有界时变函数，d(t)是未知有界稳定扰动，起始条件«Skip Record If...»给定的对象的轨线«Skip Record If...»出现阶«Skip Record If...»微分，«Skip Record If...»是连续的。
如果«Skip Record If...»不满足这些条件，我们使改变«Skip Record If...»直到满足条件。
设置已知的微分输入向量«Skip Record If...»，设置已知的广义微分输入向量，«Skip Record If...»，广义微分输出向量«Skip Record If...»，广义微分误差向量«Skip Record If...»，其中«Skip Record If...»。
一般输出量y和给定的输入量«Skip Record If...»是已知的，但是广义微分输出向量z和给定的广义微分输入向量r是未知的。
在文献6中提出一种高阶微分，这高阶微分为任一个具有n阶微分的可测量信号提取了n阶微分。
设置«Skip Record If...»[«Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...»]«Skip Record If...»用来表达，广义微分向量«Skip Record If...»的估计量。
（注«SkipRecord If...»表示«Skip Record If...»的估计量，而不表示«Skip Record If...»的i 阶）。
现在的高阶微分用组合表达式来表示。
将n阶动态系统（2）和n+1阶代数方程表示（3）连起来«Skip Record If...» «Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...» (2)«Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...»,«Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...»(«Skip Record If...»«Skip Record If...»), «Skip Record If...»（3）其中«Skip Record If...»是系统«Skip Record If...»的阶数，通常，设«Skip Record If...»«Skip Record If...»«Skip Record If...»,…,«Skip Record If...»是系统«Skip Record If...»的状态，«Skip Record If...»是参数。
问题是根据可测量的信号怎样能获得滤波信号，此外，怎样才能获得估计信号«Skip Record If...»,…,«Skip Record If...»。
显然，高阶微分的稳定性相等于系统«Skip Record If...»，对方程（2）拉氏变换，我们易获得从y到«Skip Record If...»的转变函数。
«Skip Record If...»如果没有准确给出参数«Skip Record If...»的话，通过高阶微分来提取的差距是不可能是理想的，甚至系统«Skip Record If...»是不稳定的。
在文献【6】中，我们根据轨迹分析系统的参数设计思想。
参数通过下列方程给出：«Skip Record If...»（4）注意高阶微分精简成了两个可调的参数«Skip Record If...»和a。
通过参数公式（4）我们对高阶微分有下列讨论。
（看文献6）：1)高阶微分不取决于估算系统«Skip Record If...»的模型，它是基于信号«SkipRecord If...»的附加系统；2)高阶微分是一个渐进性稳定性系统；3)高阶微分支持较高的收敛性满足«Skip Record If...»（5）其中«Skip Record If...»表示«Skip Record If...»，«Skip Record If...»在数学上精确地。
在实际中只取«Skip Record If...»，高阶微分有较高的精确度。
下面我们将学习基于n阶微分的控制问题。
假设1输入量z的广义微分向量和相对输入量r的广义微分向量都已知，«Skip Record If...»是连续。
定理1未知模型的时变非线性系统（1）和未知扰动的时变非线性系统，高阶微分反馈控制器可表示为«Skip Record If...»（6）其中«Skip Record If...»«Skip Record If...»，多项式«Skip Record If...»是一个赫维茨多项式，«Skip Record If...»是控制量u的滤波值，它满足«Skip Record If...»«Skip Record If...»（7）其中«Skip Record If...»是一个较大的正数，«Skip Record If...»。
高阶微分反馈控制器使闭环系统渐近稳定，对参数系统的扰动的变化具有强鲁棒性，应付收敛性«Skip Record If...»（8）证明从方程（1）和e的定义中，我们有«Skip Record If...»此外，以下方式满足«Skip Record If...»（9）设«Skip Record If...»«Skip Record If...»从方程（9）中，我们有«Skip Record If...»（10）其中«Skip Record If...»制定«Skip Record If...»是一个赫维茨矩阵，它意味着存在矩阵«Skip Record If...»，对任意一个正定矩阵Q满足«Skip Record If...»同样地，k使«Skip Record If...»成为了一个赫维茨多项式，在方程（10）中，使«Skip Record If...»（11）我们有控制规律«Skip Record If...»（12）因为求和项«Skip Record If...»是未知的，控制规律不能够实现，从系统（1）中，我们有«Skip Record If...»（13）但是u是控制规律，它要求增值，因为它也不能够实现。