CN114200832A - 非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明的一种非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及存储介质，本发明所设计的控制算法主要包括编解码模块，动态事件发生器模块和终端滑模控制模块；本发明针对一类二进制编码传输的非线性系统，设计了一种新颖的非奇异终端滑模控制方案；为了进一步减少工厂和控制器之间的通信负担，在终端滑模控制策略中引入了动态事件触发机制，通过正确处理二进制编解码误差和动态事件触发误差，提出了保证闭环系统可达实际滑模和最终有界的充分条件，明确量化了二进制编码和动态事件触发协议的影响。通过显式分析，排除了所开发的动态事件触发机制中的Zeno现象。最后，通过仿真和永磁同步电机调速系统的实际实验验证了该方案的可行性和有效性。
Description
技术领域
本发明涉及非线性制技术领域和网络化控制技术领域，具体涉及一种基于二进制编码的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及存储介质。
背景技术
移动滑模控制(SMC)作为一种广泛应用于处理模型不确定性和外部干扰的技术，在过去的几十年中，从理论和实践两个方面引起了研究者们广泛的研究兴趣。SMC的关键优势在于，通过实现滑模面的可达性，它表现出对匹配扰动不敏感(优于鲁棒性)的特性。遗憾的是，传统SMC只能保证系统状态渐近收敛到原始状态。为了克服上述缺点，研究者们提出了一种基于非线性滑动函数的一阶滑模控制方法---终端滑模控制(TSMC)，用于确保系统状态在滑动面上的有限时间收敛。到目前为止，TSMC的研究在理论研究和工程应用方面都吸引了许多研究者的兴趣。
另一方面，随着计算机和通信技术的发展，许多工程应用中的信号通常通过共享的通信信道进行传输。为了实现网络设备之间的数字通信，广泛采用的方法是将信号编码为一组二进制位，即所谓的二进制编码。值得一提的是，使用二进制编码将引入一些额外的编解码误差，这些误差在控制器的设计阶段是不可忽略的，需要本发明严肃处理。此外，对于实际存在的通信网络，带宽总是有限的。为了减少通信负担，研究者们为网络控制系统设计了事件触发机制。在事件触发机制的调度下，仅当指定的事件发生时才允许信号传输。进一步的，为了提高传统静态事件触发协议的调度性能，动态事件触发机制被提了出来。到目前为止，动态事件触发机制已经在许多动态系统中得到了运用，例如线性时延系统和多智能体系统。
最近，通过将滑模控制与事件触发策略相结合，一种新的鲁棒控制策略，即事件触发滑模控制，引起了越来越多的关注。如今已经存在多种事件触发协议和SMC策略的结合，像静态事件触发协议，离散动态事件触发协议，自触发协议，基于模型的事件触发协议等等。此外，到目前为止，事件触发的TSMC也已经引起了一些初步的研究兴趣，如自触发的TSMC，静态事件触发的快速TSMC。但是关于事件触发的TSMC控制仍然还有许多待研究的地方。例如，动态事件触发TSMC的问题目前为止还没有得到充分的研究，更不用说同时考虑用二进制编码进行信号的传输。事实上，与已有的线性滑动面事件触发SMC的结果相比，由于终端滑动函数的复杂性和非线性，事件触发TSMC的设计更加困难。这一事实也激励了本发明的提出。
发明内容
本发明提出的一种非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及存储介质，可至少解决背景技术中的技术问题之一。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，通过计算机设备执行以下步骤，它包括动态事件发生器模块、终端滑模控制器模块、编码模块和解码模块；本发明的控制方法实现的主要步骤如下：
步骤1：滑模面和控制器设计为：
其中
且
其中pi,qi是正奇数，K是控制器增益，
Φ1(X1(t),X2(t)),Φ2(X1(t),X2(t)),表示光滑的矢量函数；
表示系统状态；C是非奇异的常数矩阵；B是系统参数矩阵；
步骤2：编解码策略设计为：假设信号传输范围是
其中
是给定的参数；原始信号根据网络带宽要求编码成长度为l的二进制字符串；如此一来整个信号范围就被2l个点划分为了2l-1段，每一段的长度为
把这2l个点表示为：
在本发明中，用下列截断函数来对原始信号v(t)进行处理：
通过上述截断函数，信号v(t)就能被转化为长度为l的二进制位串
为0或者1；在接收端，二进制信号可以通过如下式子恢复成实数：
步骤3：动态事件触发器设计为：
其中
表示两次触发时刻之间的触发误差向量，产生的时间序列
表示各个事件触发的时刻，其中θ>0,α>0是设定的值，动态变量η(t)满足：
其中γ是大于零的常数；
步骤4：根据控制算法的设计要求，选取好合适的控制器参数，编解码参数和动态事件触发器的相关参数；
步骤5：将得到的控制算法应用到相应的系统中。
进一步的，编解码算法的设计；
在本发明中，为了方便信号的传输，将二进制编解码策略用于传感器到控制器端和控制器到执行器端的数据传输中；在二进制编解码策略中，经常假设信号v(t)∈R的传输范围是
原始信号需要根据网络带宽要求编码成长度为l的二进制字符串；如此一来整个信号范围就被2l个点划分为了2l-1段，每一段的长度为
把这2l个点表示为：
显然对于任意的信号v(t)总能在某一个区间[τi,τi+1]内找到它；在本发明中，用下列截断函数来对原始信号v(t)进行处理：
通过上述截断函数，信号v(t)就能被转化为长度为l的二进制位串
为0或者1；在接收端，二进制信号可以通过如下式子恢复成实数：
进一步的，基于动态事件触发的终端滑模控制器的设计；
为了实现周期事件触发策略，定义两次触发时刻之间的触发误差向量
周期事件触发条件为：
其中θ>0,α>0是设定的值，动态变量η(t)满足：
其中γ是大于零的常数；动态事件触发策略会产生一系列的触发序列
只有在每个触发时刻ti，控制律u才会被更新；显然，由于系统状态信息仅在某些特定触发时刻被检测并传输到遥控器，因此通信资源在某种意义上得到了释放；
在动态事件触发策略和编解码策略作用下，t∈[ti,ti+1]时，控制律和系统会转化为：
其中
表示经过编解码和动态事件触发策略后的控制输入；
进一步的，通过理论推导得到的保证了控制系统稳定的控制器增益k的选取准则，准则如下：
其中，
L1，L2是函数Φ1(X1(t),X2(t))，Φ2(X1(t),X2(t))的Lipschitz常数；考虑到
Lm是上述函数矩阵中，各个元素
的Lipschitz常数中的最大值；又考虑到
其中元素
cm和rm分别是其中各个元素的赫尔德常数和阶次的最大值；ξ为选择的大于零的常数，ξd表示系统扰动的上界，n表示系统状态的维度；
表示经过编解码和动态事件触发策略传输的函数及其对状态的偏导数。
在这些参数选取准则的限制下，可以保证系统在提出的算法下是稳定的；在上述离散的控制律u(ti)的作用下，非线性系统的收敛性能也可以得到保障，同时也减少了传感器和执行器之间的通信负担。
另一方面，本发明还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上方法的步骤。
又一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
由上述技术方案可知，本发明的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及存储介质，具体提供一种基于二进制编码的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法。设计中用动态事件触发策略取代了一般的事件触发策略，进一步降低了系统的通讯负担。考虑到实际系统中存在的数字通信，设计中还提出了使用二进制编解码策略进行信号传输的思想。此外，设计中还通过理论分析给出了能保证系统稳定的控制器参数选取条件。本发明最终可以实现在保证系统稳定性的前提下，尽可能的减少系统传感器和控制器之间的通讯负担，达到节约通讯资源的目的。
具体的说，本发明所设计的控制算法主要包括编解码模块，动态事件发生器模块和终端滑模控制模块。本发明针对一类二进制编码传输的非线性系统，设计了一种新颖的非奇异终端滑模控制方案。为了进一步减少工厂和控制器之间的通信负担，在终端滑模控制策略中引入了动态事件触发机制。通过正确处理二进制编解码误差和动态事件触发误差，提出了保证闭环系统可达实际滑模和最终有界的充分条件，明确量化了二进制编码和动态事件触发协议的影响。通过显式分析，排除了所开发的动态事件触发机制中的Zeno现象。最后，通过仿真和永磁同步电机调速系统的实际实验验证了该方案的可行性和有效性。
附图说明
图1是本发明中所提出的控制算法的控制原理图；
图2是编解码长度l＝12时，TSMC控制下的系统(11)的状态和滑模函数的收敛情况；
图3是编解码长度l＝16时，TSMC控制下的系统(11)的状态和滑模函数的收敛情况；
图4是编解码长度l＝16时，采用动态事件触发的终端滑模控制策略控制非线性系统(11)的结果图；
图5是编解码长度l＝16时，采用动态事件触发的终端滑模控制策略控制电机的仿真结果；
图6是编解码长度l＝16时，采用动态事件触发的终端滑模控制策略控制电机的实验结果。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本实施例所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，通过计算机设备执行以下步骤，
本发明中的非线性系统控制算法主要是由编解码器，终端滑模控制器(TSMC)和动态事件发生器三部分组成。
以下分别具体说明：
1.首先给出该算法依赖的非线性系统模型：
本方法适用的一类有扰动的非线性系统如下所示:
其中，
表示系统状态，U(t)∈Rn表示控制输入，Φ1(X1(t),X2(t)),Φ2(X1(t),X2(t)),表示光滑的矢量函数，而G(X1(t),X2(t))则表示非线性系统的总扰动，包括模型不确定性和外部扰动。
针对系统(1)，本发明假设：
1.||G(X1(t),X2(t))||≤ξd，其中ξd是大于零的常数；
2.
是非奇异的函数；
3.
其中C是非奇异的常数矩阵。
在实际运用中，许多的机械或者机器人动力学系统都满足上述假设。
2.编解码策略的设计：
本发明主要目的是为数字通讯网络下的非线性系统(1)设计一个动态事件触发的TSMC控制方案。其中为了方便信号的传输，本发明将二进制编解码策略用于传感器到控制器端和控制器到执行器端的数据传输中。
在二进制编解码策略中，本发明经常假设信号v(t)∈R的传输范围是
原始信号需要根据网络带宽要求编码成长度为l的二进制字符串。如此一来整个信号范围就被2l个点划分为了2l-1段，每一段的长度为
本发明把这2l个点表示为：
显然对于任意的信号v(t)本发明总能在某一个区间[τi,τi+1]内找到它。在本发明中，本发明用下列截断函数来对原始信号v(t)进行处理：
通过上述截断函数，信号v(t)就能被转化为长度为l的二进制位串
为0或者1。在接收端，二进制信号可以通过如下式子恢复成实数：
显然，本发明可以得到每次编解码带来的编解码误差为：
当本发明的系统状态通过这种方式进行传输时，状态传输误差为：
3.动态事件触发的终端滑模方法设计：
依据系统(1)本发明构建的终端滑模函数s，及滑模控制律u如下所示：
其中
且
其中pi,qi是正奇数。
为了实现动态事件触发策略，本发明定义两次触发时刻之间的触发误差向量
动态事件触发条件为：
其中θ>0,α>0是设定的值，动态变量η(t)满足：
其中γ是大于零的常数。动态事件触发策略会产生一系列的触发序列
只有在每个触发时刻ti，控制律u才会被更新。显然，由于系统状态信息仅在某些特定触发时刻被检测并传输到遥控器，因此通信资源在某种意义上得到了释放。分析可知当η(0)＝0时,本发明能得到：
在动态事件触发策略和编解码策略下，t∈[ti,ti+1]时，控制律变为：
随后控制器再由通信网络发送到执行器，此时系统变为如下形式：
此时，由于动态事件触发策略和编解码策略的运用，控制律成为了离散的量。为了保证在本发明提出的控制方法下系统仍然能够稳定，本发明根据李雅普诺夫方法的分析结果给出了控制器增益k的选取准则：
其中，ξ为给定的大于零的常数，
L1，L2是函数Φ1(X1(t),X2(t))，Φ2(X1(t),X2(t))的Lipschitz常数。考虑到
Lm是上述函数矩阵中，各个元素
的Lipschitz常数中的最大值。又考虑到
其中元素
cm和rm分别是其中各个元素的赫尔德常数和阶次的最大值。在这些参数选取准则的限制下，本发明可以保证系统在提出的算法下是稳定的。在上述离散的控制律u(ti)的作用下，非线性系统的收敛性能也可以得到保障，同时也减少了系统间的通信负担。
后续仿真结果中所使用的简单的二阶非线性模型如下所示：
其中
实验部分的电机控制模型如下：
其中，Ld＝Lq是d，q轴的定子电感；Rs是定子电阻；ud(t),uq(t),id(t),iq(t)分别是d，q轴的定子电压和电流；np,ω(t),ψf分别表示电机磁极对数，转子角速度和永磁磁链；J,TL,Bv分别表示电机的转动惯量，电机负载转矩和粘性摩擦系数。
通过定义如下两个状态：x1(t)＝ωn(t)-ω(t),
其中ωn(t)表示本发明期望的转速。则永磁同步电机的转速调节系统可以表示为：
其中控制输入
扰动
显然只要本发明设计合适的控制器u(t)使得两个状态最终都收敛到原点，就可以实现电机的转速追踪控制。
在实施所提出的控制算法之前，首先按如下步骤得到具体的控制参数；
1)按所给系统模型，定好传输信号的上下界
和编解码长度l。
2)构建终端滑模函数。根据所给的系统模型和公式(5)设计相应的终端滑模函数和控制律。
3)根据所给的系统模型，计算出Φ1(X1(t),X2(t))，Φ2(X1(t),X2(t))的Lipschitz常数L1，L2。
4)根据系统模型，给出
和H(Φ1(t))，并计算出相应的Lipschitz常数Lm和赫尔德常数cm和阶次rm
5)指定动态事件触发器参数γ,α,θ。再根据(4)，(7)，(10)计算控制器参数K。
6)代入所有参数，得到最终的动态事件触发策略，终端滑模控制器和编解码策略。
上述步骤为所设计的算法的相关参数的计算和选取准则。从图2-3可以看出二进制编码长度对系统稳定性的影响有关，编码长度越长，对系统的稳定性的影响就越小。同时从图4-6可以看出动态事件触发策略的使用确实可以大大的增加系统信息传递的时间间隔，减轻系统通讯压力，但是相应的会对系统控制性能稍有削弱。以上就是本发明所提出的算法的具体实现步骤。
从图2-6可以看出，本发明中所提出的控制算法可以很好的实现预计的功能。从图2，3可以看出编解码长度越长，系统越稳定。从图4-6可以看出所提出的算法在满足系统(1)条件的不同的系统中都能起到不错的控制效果。
另一方面，本发明还公开一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述方法的步骤。
再一方面，本发明还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上方法的步骤。
可理解的是，本发明实施例提供的系统与本发明实施例提供的方法相对应，相关内容的解释、举例和有益效果可以参考上述方法中的相应部分。
本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信，
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法；
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(英文：PeripheralComponent Interconnect，简称：PCI)总线或扩展工业标准结构(英文：Extended IndustryStandard Architecture，简称：EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)，也可以包括非易失性存储器(英文：Non-Volatile Memory，简称：NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(英文：Central ProcessingUnit，简称：CPU)、网络处理器(英文：Network Processor，简称：NP)等；还可以是数字信号处理器(英文：Digital Signal Processing，简称：DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称：ASIC)、现场可编程门阵列(英文：Field-Programmable Gate Array，简称：FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于，通过计算机设备执行以下步骤，
步骤1：滑模面和控制器设计为：
其中
且
其中pi,qi是正奇数，K是控制器增益，
Φ1(X1(t),X2(t)),Φ2(X1(t),X2(t)),表示光滑的矢量函数；
表示系统状态；C是非奇异的常数矩阵；B是系统参数矩阵；
步骤2：编解码策略设计为：假设信号传输范围是
其中τ,
是给定的参数；原始信号根据网络带宽要求编码成长度为l的二进制字符串；如此一来整个信号范围就被2l个点划分为了2l-1段，每一段的长度为
把这2l个点表示为：
用下列截断函数来对原始信号v(t)进行处理：
通过上述截断函数，信号v(t)就能被转化为长度为l的二进制位串
为0或者1；在接收端，二进制信号通过如下式子恢复成实数：
步骤3：动态事件触发器设计为：
其中
表示两次触发时刻之间的触发误差向量，产生的时间序列
表示各个事件触发的时刻，其中θ>0,α>0是设定的值，动态变量η(t)满足：
其中γ是大于零的常数；
步骤4：根据设计要求，选取设定的控制器参数，编解码参数和动态事件触发器的相关参数。
2.根据权利要求1所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于：还包括编解码算法的设计；
将二进制编解码策略用于传感器到控制器端和控制器到执行器端的数据传输中；在二进制编解码策略中，假设信号v(t)∈R的传输范围是
原始信号需要根据网络带宽要求编码成长度为l的二进制字符串；整个信号范围就被2l个点划分为了2l-1段，每一段的长度为
把这2l个点表示为：
对于任意的信号v(t)总能在某一个区间[τi,τi+1]内找到它；
用下列截断函数来对原始信号v(t)进行处理：
通过上述截断函数，信号v(t)就能被转化为长度为l的二进制位串
为0或者1；在接收端，二进制信号通过如下式子恢复成实数：
3.根据权利要求2所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于：还包括基于动态事件触发的终端滑模控制器的设计；
定义两次触发时刻之间的触发误差向量
周期事件触发条件为：
其中θ>0,α>0是设定的值，动态变量η(t)满足：
其中γ是大于零的常数；动态事件触发策略会产生一系列的触发序列
只有在每个触发时刻i，控制律u才会被更新；
在动态事件触发策略和编解码策略作用下，t∈[ti,ti+1]时，控制律和系统转化为：
其中
表示经过编解码和动态事件触发策略后的控制输入。
4.根据权利要求3所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于：还包括保证控制系统稳定的控制器增益k的选取准则，准则如下：
其中，
L1，L2是函数Φ1(X1(t),X2(t))，Φ2(X1(t),X2(t))的Lipschitz常数；考虑到
Lm是上述函数矩阵中，各个元素
的Lipschitz常数中的最大值；又考虑到
其中元素
cm和rm分别是其中各个元素的赫尔德常数和阶次的最大值；ξ为选择的大于零的常数，ξd表示系统扰动的上界，n表示系统状态的维度；
表示经过编解码和动态事件触发策略传输的函数及其对状态的偏导数。
5.根据权利要求4所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于：
所述控制方法所依赖的非线性系统模型如下：
本方法适用的一类有扰动的非线性系统如下所示:
其中，
表示系统状态，U(t)∈Rn表示控制输入，Φ1(X1(t),X2(t)),Φ2(X1(t),X2(t)),表示光滑的矢量函数，而G(X1(t),X2(t))则表示非线性系统的总扰动，包括模型不确定性和外部扰动；
针对系统(1)，假设：
1.||G(X1(t),X2(t))||≤ξd，其中ξd是大于零的常数；
2.
是非奇异的函数；
3.
其中C是非奇异的常数矩阵。
6.根据权利要求1所述的非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法，其特征在于：所述控制方法所使用的二阶非线性模型如下所示：
其中
实验部分的电机控制模型如下：
其中，Ld＝Lq是d，q轴的定子电感；Rs是定子电阻；ud(t),uq(t),id(t),iq(t)分别是d，q轴的定子电压和电流；np,ω(t),ψf分别表示电机磁极对数，转子角速度和永磁磁链；J,TL,Bv分别表示电机的转动惯量，电机负载转矩和粘性摩擦系数；
通过定义如下两个状态：x1(t)＝ωn(t)-ω(t),
其中ωn(t)表示期望的转速；则永磁同步电机的转速调节系统表示为：
其中控制输入
扰动
表示q轴期望电流。
7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115903521A (zh) * | 2023-02-13 | 2023-04-04 | 合肥工业大学 | 一种基于改进事件触发机制的风力发电系统的滑模控制方法 |
| CN116009392A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-04-25 | 深圳大学 | 基于量化器的异步事件触发控制方法、装置、设备及介质 |
| CN117111481A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-24 | 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 | 一种多船舶协同跟踪控制系统及控制方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018023201A1 (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-08 | 孟强 | 一种自适应终端滑模控制方法 |
| CN112019107A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-01 | 华东理工大学 | 基于周期事件触发的永磁同步电机终端滑模控制方法 |
| CN112621759A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-09 | 燕山大学 | 基于事件触发机制的遥操作系统分数阶滑模同步控制方法 |
| CN113625781A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-09 | 北京航空航天大学 | 基于事件的欧拉-拉格朗日系统跟踪控制方法 |
-
2021
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018023201A1 (zh) * | 2016-08-03 | 2018-02-08 | 孟强 | 一种自适应终端滑模控制方法 |
| CN112019107A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-12-01 | 华东理工大学 | 基于周期事件触发的永磁同步电机终端滑模控制方法 |
| CN112621759A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-09 | 燕山大学 | 基于事件触发机制的遥操作系统分数阶滑模同步控制方法 |
| CN113625781A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-09 | 北京航空航天大学 | 基于事件的欧拉-拉格朗日系统跟踪控制方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王昊;李昕涛;闫庚龙;孙宏发;: "基于干扰观测器的永磁同步电机复合滑模控制器设计", 电子设计工程, no. 10 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116009392A (zh) * | 2022-11-07 | 2023-04-25 | 深圳大学 | 基于量化器的异步事件触发控制方法、装置、设备及介质 |
| CN116009392B (zh) * | 2022-11-07 | 2023-08-08 | 深圳大学 | 基于量化器的异步事件触发控制方法、装置、设备及介质 |
| CN115903521A (zh) * | 2023-02-13 | 2023-04-04 | 合肥工业大学 | 一种基于改进事件触发机制的风力发电系统的滑模控制方法 |
| CN115903521B (zh) * | 2023-02-13 | 2024-09-06 | 合肥工业大学 | 一种基于改进事件触发机制的风力发电系统的滑模控制方法 |
| CN117111481A (zh) * | 2023-10-24 | 2023-11-24 | 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 | 一种多船舶协同跟踪控制系统及控制方法 |
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