改进扰动补偿的离散滑模控制算法研究

"本文主要研究了不确定离散系统的滑模控制问题，提出了一种改进的扰动补偿趋近律算法，旨在解决系统抖动和控制精度的问题。在满足匹配条件的离散系统中，该算法通过重新定义扰动变化率为二阶扰动差分来减小准滑模域的带宽。同时，通过引入饱和函数并调整边界层厚度，能够实现系统准滑模域带宽达到$O(T^3)$量级，从而消除稳态抖振，提升系统的控制性能。最后，通过仿真验证了新算法的有效性和优越性。" 文章深入探讨了离散时间滑模控制领域，其中的核心在于如何设计控制器以克服不确定性并保持系统稳定性。滑模控制是一种鲁棒控制策略，特别适用于存在不确定性和外部干扰的系统，因为它能确保系统在某些特定条件下，无论初始条件或扰动如何，都能达到预定的滑动模态，实现稳定的性能。 在本文中，作者考虑了满足匹配条件的不确定离散系统。匹配条件是指系统的不确定性和扰动可以被某种方式表示，以便于设计控制器进行补偿。提出的改进扰动补偿趋近律是一种滑模控制的新方法，它针对传统滑模控制中可能出现的抖振问题进行了优化。传统的滑模控制在切换过程中可能会产生大的瞬态响应，即抖振，这会降低系统的控制精度和稳定性。 为了减少这种抖振，作者重新定义了扰动的变化率，将其视为二阶扰动差分。这种方法有助于平滑控制信号的切换，从而减小系统的动态响应带宽。此外，通过引入饱和函数，可以限制控制器的输出范围，避免过度反应，这对于防止抖振和提高控制精度至关重要。适当地选择边界层厚度，可以使系统进入准滑模域的带宽缩小到$O(T^3)$量级，这意味着系统的动态响应会更加平滑，且不会出现稳态抖振。 最后，通过仿真试验，作者证明了所提算法在抑制不确定性和消除抖振方面的有效性。这些仿真结果进一步证实了新算法在改善系统性能和提高控制精度方面的显著优势。 这篇文章提出了一种创新的离散滑模控制策略，通过改进的扰动补偿趋近律，有效地解决了离散系统中的抖振问题，提高了系统的控制性能和鲁棒性。这种方法对于实际应用中存在不确定性的离散控制系统设计具有重要的理论和实践价值。