请给我举一个例子，使用matlab，设计一个具有隐函数表达关系的系统的滑模控制器

假设我们设计一个具有隐函数表达关系的非线性系统，其数学模型可以表示为：

x1' = -x1^3 + x2
x2' = -x1 - x2^3 + u

其中，`x1`和`x2`是系统的状态变量，`u`是控制输入。为了设计滑模控制器，我们需要先将系统转化为标准形式，即：

x1' = x2
x2' = -x1^3 - x2^3 + u

然后，我们可以选择滑模面为：

s = x1 + k sign(x2)

其中，`k`是滑模控制器的设计参数。控制律可以表示为：

u = -x1^3 - x2^3 - k sign(s)

现在，我们可以使用Matlab来实现滑模控制器的设计和仿真。以下是一个简单的示例代码：

% 定义系统模型
f = @(t,x) [-x(1)^3+x(2); -x(1)-x(2)^3];
% 定义滑模面
k = 1;
s = @(x) x(1) + k*sign(x(2));
% 定义控制律
u = @(x) -x(1)^3 - x(2)^3 - k*sign(s(x));
% 设计滑模控制器
[t,x] = ode45(@(t,x) [f(t,x); -1*sign(s(x))], [0 10], [1 1]);
% 绘制系统状态
plot(t,x(:,1),'b',t,x(:,2),'r');
title('System State');
xlabel('Time (s)');
ylabel('State');
legend('x1','x2');
% 绘制滑模面
hold on;
plot(t,s(x),'k--');
legend('x1','x2','s');
% 绘制控制输入
figure;
plot(t,u(x),'b');
title('Control Input');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Input');

在上面的代码中，我们首先定义了系统模型，并将其输入到ode45函数中进行数值求解。然后，我们定义了滑模面和控制律，并使用ode45函数求解滑模控制器的状态变量和控制输入。最后，我们绘制了系统状态、滑模面和控制输入的图形。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的滑模控制器设计可能需要更复杂的控制律和滑模面。此外，还需要进行系统稳定性分析，以确保滑模控制器可以在所有情况下保持系统稳定。