支持向量机滑模控制在时滞不确定系统中的应用

"时滞不确定系统的支持向量机滑模控制 (2012年) - 赵倩，陈志梅，张井岗 - 太原科技大学电子信息工程学院" 本文探讨的是一个关于控制理论的问题，具体是针对一类含有不确定性参数和状态时滞的系统，提出了一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的滑模控制策略。滑模控制是一种变结构控制方法，因其对系统内部变化和外部干扰的鲁棒性而备受青睐。然而，传统滑模控制存在抖振问题，这会影响系统的控制性能。 在该研究中，作者利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）技术来设计滑模控制器，这是一种优化工具，可以用于解决系统的稳定性问题。LMI方法能够有效地处理复杂的系统约束，确保控制器设计的可行性。同时，为了应对系统的不确定性，引入了支持向量机进行在线学习。SVM是一种强大的机器学习模型，尤其擅长处理分类和回归问题，它可以学习并估计系统的不确定性边界，从而增强系统的鲁棒性。 通过SVM，系统能够实时更新对不确定性部分的估计，这有助于减小滑模控制中的抖振现象，提高控制品质。文章通过仿真研究证明了这种方法的有效性和可行性，表明在存在时滞和不确定性的系统中，结合滑模控制和SVM的策略能有效改善控制性能并保持系统稳定性。 时滞在实际控制系统中非常常见，它可能导致系统性能下降，甚至出现不稳定。因此，时滞系统的控制策略一直是控制理论领域的研究重点。传统的处理方法包括基于Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）的设计、Smith预估策略、输出跟踪控制和LQR/LTR算法等。而本文提出的SVM滑模控制方法提供了一种新颖的解决方案，特别适用于处理不确定性问题。 该研究由山西省自然科学基金资助，体现了在鲁棒控制领域的学术贡献。作者赵倩是硕士研究生，专注于鲁棒控制领域的研究。文中引用了其他相关文献，如神经网络控制、非最小相位系统控制和非线性PID控制器的研究，进一步展示了该领域的研究背景和发展动态。