改进的无模型自适应滑模控制：理论与仿真

"一类改进的无模型自适应数据驱动滑模控制" 本文主要研究了一种针对非线性系统的改进型无模型自适应数据驱动滑模控制策略。传统的自适应离散变结构滑模控制通常需要受控系统的精确数学模型，但这种方法在实际应用中可能受到模型不确定性、参数变化和未建模动态的影响。为解决这些问题，作者提出了一个新颖的控制方案，该方案不需要系统模型信息，仅基于系统的输入输出数据来设计控制器。 无模型自适应控制是一种新兴的控制理论，它利用实时测量的数据来调整控制参数，从而实现对系统的有效控制。在此基础上，该文提出的方法通过改进控制律，提高了伪偏导数估计值的信息利用率，从而加速了系统的收敛速度。这表明，即使在存在不确定性和外部扰动的情况下，系统也能快速稳定下来。 滑模控制是一种强大的控制策略，尤其适用于非线性系统。它通过切换控制律使系统状态滑向预设的滑动面，以达到良好的控制效果。本文的改进之处在于，结合无模型自适应控制的思想，使得滑模控制能够更好地适应模型未知的非线性系统，增强了控制系统的鲁棒性。 通过直线电机的位置和速度跟踪仿真，验证了该无模型自适应滑模控制策略的有效性。仿真结果显示，该方法显著提高了跟踪精度，并且在面对各种扰动时表现出了良好的鲁棒性。这表明，该控制方法在实际工程应用中具有较高的潜力，尤其是在那些建模困难或模型参数变化大的系统中。 该研究为非线性系统的控制提供了一个新的视角，即无需系统模型的无模型自适应数据驱动滑模控制，它在提高控制性能、加快收敛速度和增强鲁棒性方面表现出优越性。这一创新方法为未来的控制系统设计提供了新的思路，对于推动控制理论的发展和实际应用具有重要意义。