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多输入多输出非线性系统的多面滑模控制
引用本文:吴梅,胡云安,张友安.多输入多输出非线性系统的多面滑模控制[J].系统工程与电子技术,2002,24(7):87-90.
作者姓名:吴梅  胡云安  张友安
作者单位:1. 烟台毓璜顶医院,山东,烟台,264001
2. 烟台海军航空工程学院自动控制工程系,山东,烟台,264001
摘    要:针对多输入多输出非线性系统 ,提出一种基于模糊小脑关联结构模型 (CMAC)神经网络的多面滑模变结构控制算法 ,特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界 ,证明了系统的状态及权值误差有界。与经典设计方法相比 ,所提出的方案允许非参数化不确定性。仿真实例显示了方法的有效性。

关 键 词:滑模控制  反演  非匹配不确定性  神经网络  非线性系统
文章编号:1001-506X(2002)07-0087-04
修稿时间:2001年6月21日

Polyderal Sliding Mode Control for a Class of Multi-Input Multi-Output Nonlinear Systems
WU Mei ,HU Yun-an ,ZHANG You-an.Polyderal Sliding Mode Control for a Class of Multi-Input Multi-Output Nonlinear Systems[J].System Engineering and Electronics,2002,24(7):87-90.
Authors:WU Mei  HU Yun-an  ZHANG You-an
Institution:WU Mei 1,HU Yun-an 2,ZHANG You-an 2
Abstract:Based on inverse and fuzzy CMAC neural network, a variable structure control algorithm is proposed for a class of multi-input multi-output nonlinear systems in this paper. No upper bounds of unknown functions and their derivatives are required. For this scheme, stable update laws are determined by using Lyapunov theory, and the boundedness of all signals in the closed loop system is guaranteed. Compared with the classical inversion methods, the nonparametric uncertainties are allowed in the proposed scheme. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
Keywords:Sliding mode control  Inversion  Mismatched uncertainties  Neural network  Nonlinear systems
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