滑膜控制学习

滑模控制与bang-bang控制：原理与应用
最新推荐文章于 2024-12-11 00:47:40 发布
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78549442
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#控制器

本文探讨了滑模控制与bang-bang控制之间的关系，指出滑模控制本质上可以看作是一种利用高增益进行开关调节的bang-bang控制策略。文章深入解析了这两种控制方法的基本原理及其在实际系统中的应用，对于理解非线性控制系统的设计与分析具有重要意义。

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个人觉得滑模控制本质上就是bang-bang控制，用高增益进行开和关的调节

Simulink中的滑模控制器设计与实现
ByteKnight的博客
09-14 1739
在本例中，我们将使用一个简单的滑动面设计，即s = e - kd，其中e是误差信号，k是滑模控制器的增益，d是误差信号的导数。通过建立系统模型、设计滑动面和滑模控制器，并进行系统仿真，我们可以有效地实现滑模控制器并观察系统的响应和滑动面的变化。根据滑模控制器的设计原理，我们可以将控制输入u表示为u = -k * s，其中k是滑模控制器的增益。通过输入期望的轨迹信号，我们可以观察系统的响应和滑动面的变化。通过运行上述代码，我们可以在Simulink中实现滑模控制器，并观察系统的响应和滑动面的变化。
滑模控制算法——基本原理（附MATLAB程序）
qq_35623594的博客
08-22 1万+
选择一个滑模面和是设计参数。是滑模面函数，通常我们希望系统状态在的面上滑动。我们以一个简单的二阶系统作为示例，其状态空间方程为：是系统矩阵是输入矩阵是输出矩阵假设我们的系统如下：滑模控制算法的核心在于设计合适的滑模面和控制律，并分析系统在滑模面上的稳定性。通过上述公式和步骤，可以有效地设计滑模控制器，以处理具有非线性和不确定性的动态系统。总的来说，滑模控制算法因其鲁棒性和灵活性在处理复杂控制问题中表现出色，但在实际应用中需要精心设计以克服抖振现象和其他潜在问题。BuxuABDC。
滑膜控制算法
bulletstart的博客
12-11 5641
滑膜控制（SMC）是一种广泛应用于非线性系统的控制策略，尤其适用于那些受模型不确定性、外部扰动、系统参数变化等影响较大的系统。其设计目标是通过引入一个“滑模面”来逼近系统的期望行为，并确保系统的鲁棒性和稳定性。滑膜控制的核心思想是通过设计一个控制输入，使得系统的状态能够“滑动”到一个预定义的滑模面，并沿着该面运动，从而达到期望的系统行为。滑模控制因其对不确定性和外部干扰的较强抗干扰能力，被广泛应用于航天、机器人、机械系统、电力系统等领域。
一个滑模控制(SMC)实例及仿真
Lyajpunov的博客
05-04 2089
可见，位置跟踪的效果还是不错的，这里我们进行了一定的限幅，限幅影响了它的控制效果，但是控制量是存在抖振的，在真实的控制环境中，元器件不一定承受的起这种抖振。可见，当干扰$d(t) $ 有上界时，即。假设我们跟踪的仿真信号为。其中跟踪误差及其导数为，取值合理，则系统稳定。设LYapunov函数。考虑这么一个被控对象。
VSC/SMC（七）——基于高增益观测器的滑模控制(含程序模型)
Mr.邹的博客
08-29 3924
将滑模控制与状态观测器结合，可实现对速度信号的有效观测，从而实现无需速度测量的滑模控制。
【控制】滑模控制，小例子，有程序有结果图
赵继超的笔记
09-07 7209
滑模控制
机器人动力学与控制学习笔记（九）————基于模糊自适应增益调整的机器人滑模控制
冰与火的青春的博客
09-26 7467
九、基于模糊自适应增益调整的机器人滑模控制 采用自适应模糊系统，可实现机器人滑模控制中切换增益的自适应逼近，从而消除滑模控制中的抖振。本文设计一类基于模糊自适应增益调整的机器人滑模控制设计方法。 9.1 机器人动力学模型及其结构特性 设关节机械手动态方程为 9.2 传统滑模控制律的设计 9.3 基于模糊自适应增益调整的机器人滑模控制 9.3.1 模糊系统的设计 9.3.2 基于模糊增益自适应调整的滑模控制 9.3.4 仿真实例 仿真程序：chap7_......
【模糊滑模】基于模糊切换增益调节的滑模控制
好梦就会趁你睡醒实现
01-01 1万+
前言：接上文，滑模控制主要的问题是抖振问题，接着我就学习了一下如何减小抖振，这里主要根据模糊控制来减小，看了一下模糊控制将符号函数的增益系数自适应来减小抖振的知识，稍微有点感悟，这里简单记录一下模糊滑模的消抖问题。 1. 被控对象   以钟摆对象为对象，考虑外部干扰，采用普通滑模与模糊滑模进行控制，看看效果怎么样。 {x˙1=x2x˙2=α(x)+β(x)u+d(t)y=x1 \begin{cases} \dot{x}_1=x_2\\ \dot{x}_2=\alpha \left( x \right)
滑模控制基本概念方法介绍+最新滑膜控制进展综述
01-13
5. **最新滑膜控制进展**： - 近年来，滑模控制已经扩展到多变量系统、网络控制系统、混沌系统和智能系统等领域。研究者们不断探索新的滑动表面设计方法，优化控制器结构，以及引入人工智能和机器学习技术来提高...
MATLAB.rar_一个简单的滑膜控制实例_滑膜_滑膜控制_滑膜控制器
09-20
本压缩包中的内容，"MATLAB.rar_一个简单的滑膜控制实例_滑膜_滑膜控制_滑膜控制器"，显然提供了一个使用MATLAB实现滑模控制的实例。 滑膜控制的核心思想是设计一个控制器，使得系统状态能够快速且无抖动地滑向预定...
基于滑膜控制的轨迹跟踪算法入门：Carsim与Simulink的应用与学习
05-24
内容概要：本文介绍了基于滑膜控制(SMC)的轨迹跟踪控制算法及其在Carsim 8.1和Simulink 2016b中的应用。首先阐述了滑膜控制的基本概念和原理，强调其在不确定性和外部干扰下的鲁棒性。接着详细解释了滑膜控制的三个...
永磁电机滑膜观测文档及算法C代码实现.rar
05-22
永磁电机滑膜观测文档及算法C代码实现，有参考文献和详细的资料解释和代码备注。
基于滑膜控制的轨迹跟踪控制算法（SMC）在carsim8.1版本与simulink 2016b版本中的应用与学习入门指南
最新发布
08-09
内容概要：本文介绍了基于滑膜控制(SMC)的轨迹跟踪控制算法及其在Carsim 8.1和Simulink 2016b中的应用。首先阐述了滑膜控制的概念及其在现代控制理论中的重要地位，接着详细解释了滑膜控制算法的三个主要步骤：定义...
滑模控制
cheng_xing_的博客
05-14 1万+
滑模控制 举例说明滑模控制 对于一个典型的二阶系统 x˙1=x2{{\dot x}_1} = {x_2}x˙1​=x2​x˙2=h(x)+g(x)u {{\dot x}_2} = h\left( x \right) + g\left( x \right)u x˙2​=h(x)+g(x)u 其中g(x)>g0>0g\left( x \right) > g_0...
smo_sensorless pmsm控制中滑模增益K的选取
weixin_41176733的博客
12-05 4825
基于李雅普诺夫函数进行稳定性判断可知：滑模观测器中的滑模增益K需要大于电机反电势的幅值，在matlab仿真中得到了验证： 下图一中，滑模增益K选取为25，在0-0.8s之间，电机转速为500rpm，反电势幅值为23V；在0.8-1s之间电机转速为1000rpm，反电势幅值为46V，由于滑模增益k小于反电势幅值，因此，在图二中0.8s之后反电势观测值出现错误。
AC7811—FOC无感控制代码调试与测试
小胡同学的工程师学习之路
04-13 3560
对FOC的一些测试
滑膜控制的基本原理
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飘零过客
12-18 7万+
滑动模态的定义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。
改进型滑膜观测器
qq_27016651的博客
03-08 4570
传统的滑膜观测器，由于滑模控制是非连续的，在系统中有抖振问题，且反电动势常常有低通滤波器获得，则由反电动势得到的就是存在相位滞后的位置信息，还需要通过相位补偿来弥补，这样就会使系统变得更加复杂。具体看查看上一转载博文。 如果使用双曲正切tanh 函数代替滑膜开关函数建立滑膜电流观测器，无需经过滤波处理，即可得到具有期望相位特性的反电动势，省去了反电动势的滤波模块 具体算法框图如下 ...
迭代学习全阶滑膜控制
01-04
### 迭代学习与全阶滑模控制 #### 1. 迭代学习控制 (Iterative Learning Control, ILC) 迭代学习控制是一种用于重复执行相同任务的控制系统设计方法。该方法通过记录每次操作中的误差并调整下一次的操作输入来逐步...
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