...
首页> 外文期刊>Transactions of the Institute of Measurement and Control >Data-driven model-free sliding mode learning control for a class of discrete-time nonlinear systems
【24h】

Data-driven model-free sliding mode learning control for a class of discrete-time nonlinear systems

机译:用于一类离散时间非线性系统的数据驱动的无模型滑模学习控制

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

This paper proposes a data-driven model-free sliding mode learning control (MFSMLC) for a class of discrete-time nonlinear systems. In this scheme, the control design does not depend on the mathematical model of the controlled system. The nonlinear system can be transformed into a dynamic linear data system by a novel dynamic linearization method. A recursive learning control algorithm is designed for the nonlinear system that can drive the sliding variable reach and remain on the sliding surface only by using output and input data. Moreover, the chattering is reduced because there is no non-smooth term in MFSMLC. After the strict stability analysis, the effectiveness of MFSMLC is validated by MATLAB simulations.
机译:本文提出了一类离散时间非线性系统的数据驱动的无模型滑模学习控制(MFSMLC)。 在该方案中,控制设计不依赖于受控系统的数学模型。 非线性系统可以通过新的动态线性化方法转换为动态线性数据系统。 递归学习控制算法设计用于非线性系统,该非线性系统可以通过使用输出和输入数据来驱动滑动变量伸展并保留在滑动面上。 此外,抖动减少,因为MFSMLC中没有非平滑术语。 在严格的稳定性分析后,MFSMLC的有效性由Matlab模拟验证。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号