8、滑模控制相关理论与仿真实践

滑模控制相关理论与仿真实践

1. 时变延迟输出观测器滑模控制

1.1 收敛性分析

在时变延迟输出观测器滑模控制中,有如下积分推导:
[
\int_{0}^{t} e^{- \eta_1 (t - \tau)} d\tau = \frac{1}{\eta_1} e^{-\eta_1 t} \int_{0}^{t} e^{\eta_1 \tau} d\eta_1 \tau = \frac{1}{\eta_1} e^{-\eta_1 t} e^{\eta_1 t} = \frac{1}{\eta_1}
]
进而得到 (V(t) \leq e^{-\eta_1 t} V(t_0) + \frac{1}{2\eta_1} \Omega_{max}^2)。当 (t \to \infty) 时,(V(t) \to \frac{1}{2\eta_1} \Omega_{max}^2),其收敛精度由 (\eta) 和 (\Omega_{max}) 决定。

1.2 仿真示例

考虑一个系统,初始状态选择为 ([0.5, 0]^T),设置 (\Delta = 1.0),(\delta(t) \in [0, 1.0]),使用控制器 (4.25) 和观测器 (4.22),观测器初始状态设为 (\hat{x}(t - \delta) = [0, 0]^T),并选择 (c = 50),(\eta = 30),(k = 1) 和 (K = [2, 1]^T)。仿真结果如图 4.11 - 4.13 所示。

仿真程序
  • S 函数 for 延迟信号 :chap4
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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