低计算复杂度的输入映射在线学习滑模控制策略

摘要

本文针对具有不确定性的多输入多输出系统，提出一种低计算复杂度的输入映射在线学习滑模控制策略。方法通过预先设计滑模面的在线凸组合构造新滑模面，并利用自适应到达律减小抖振；同时根据历史输入输出数据与未来动态之间的映射关系补偿模型失配。所形成优化问题的变量数量不依赖系统维数，从而提高在线应用能力。文章给出了闭环稳定性证明，并通过多输入多输出系统验证了收敛性和计算效率优势。

余雅茹

博士

马奥运

助理研究员

李德伟

长聘教授 | 实验室主任

现为中国自动化学会预测控制及智能决策专委会主任，控制理论与应用教育工作组委员，国际著名刊物Control Engineering Practice 编委，主持科技部重点研发计划项目、国家自然科学基金重点、面上及国际合作基金、国家863项目课题等20余项国家级项目，承担重点企业委托项目20余项

席裕庚

讲席教授