基于趋近律的滑模控制matlab仿真实例

基于AMESim和MATLAB联合仿真的EHA滑模变结构控制分析纪铁铃;齐海涛;滕雅婷【摘要】分析了电动静液作动器(EHA,Electro-Hydrostatic Actuator)系统的结构组成与工作原理,建立了其数学模型,将滑模变结构控制用于控制EHA的位置环,建立了包含滑模变结构位置控制环、PI转速控制环、PI电流控制环的EHA控制器结构,并设计了滑模变结构控制器.最后使用AMESim和MATLAB软件建立了EHA 机械、液压部分的模型和电机、控制器的模型,进行联合仿真,并对仿真结果进行分析.仿真结果表明,滑模变结构用于控制EHA是可行的,并且可以提高系统的频响,使系统获得较大的刚度和较好的稳态精度.【期刊名称】《液压与气动》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】6页(P19-24)【关键词】滑模变结构;EHA;AMESim;MATLAB;联合仿真【作者】纪铁铃;齐海涛;滕雅婷【作者单位】北京航空航天大学工程训练中心,北京100191;北京航空航天大学工程训练中心,北京100191;北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】TH137;V227引言功率电传(PBW,Power-By-Wire)作动器是未来多/全电飞机的关键技术，电动静液作动器(EHA)是功率电传作动器的主要形式，但由于EHA系统存在非线性和参数摄动，用简单的 PID 控制不能满足鲁棒性要求[1,2]。

滑模变结构控制中滑模动态的不变性使被控对象对非线性因素引起的系统不确定性具有理想的鲁棒性。

常规的控制系统通常采用连续性控制，而滑模变结构控制系统的“结构”是一种呈现开关特性的非连续性控制，这种开关特性与时间变化相关。

一般所说的“滑动模态”运动是指在系统的上述开关特性作用下按照预定状态轨迹进行高频小幅的上下运动[3～5]。

将滑模变结构控制应用于EHA控制中，将极大地弥补非线性因素对EHA 系统性能的影响，提升系统的鲁棒性，达到较好的稳态精度。

准滑动模态控制2.8.1准滑动模态控制在滑动模态控制系统中，如果控制结构的切换具有理想的开关特性，则能在切换面上形成理想的滑动模态，这是一种光滑的运动，渐进趋近于原点。

但在实际工程中，由于存在时间上的延迟和空间上的滞后等原因，使得滑动模态呈抖振形式，在光滑的滑动上叠加了抖振。

理想的滑动模态是不存在的，现实中的滑动模态控制均伴随有抖振，抖振问题是影响滑动模态看控制广泛应用的主要障碍。

所谓准滑动模态，是指系统的运动轨迹被限制在理想滑动模态的某一∆领域内的模态。

从相轨迹方面来说，具有理想滑动模态的控制是使一定范围内的状态点均被吸引至切换面。

而准滑动模态控制则是使一定范围内的状态点均被吸引至切换面的某一∆领域内，通常称此∆领域为滑动模态切换面的边界层。

在边界层内，准滑动模态不要求满足滑动模态的存在条件，因此准滑动模态不要求在切换面上进行控制结构的切换。

它可以在边界层上进行结构变换的控制系统，也可以根本不进行结构变换的连续状态反馈控制系统。

准滑动模态控制在实现上的这种差别，使它从根本上避免或削弱了抖振，从而在实际中得到了广泛的应用。

在连续系统中，常用的准滑动模态控制有以下两种方法： （1） 用饱和函数()sat s 代替理想滑动模态中的符号函数sgn()s 。

1()1s sat s ks s s >∆⎧⎪=≤∆⎨⎪-<-∆⎩1k =∆ （2.46）其中∆称为“边界层”。

饱和函数()sat s 如图2-26所示，饱和函数的本质为：在边界层外，采用切换控制；在边界之内，采用线性化反馈控制。

（2） 将继电特性连续化，用连续函数()s θ取代sgn()s 。

()ss s θδ=+ （2.47）式中δ是很小的正常数。

2.8.2 仿真实例对象为二阶传递函数：2()p bG s s as=+其中25,133a b ==。

将传递函数描述为位置状态方程的形式：.x x u =A +B其中010a ⎡⎤A =⎢⎥-⎣⎦， 0b ⎡⎤B =⎢⎥⎣⎦。

一、概述滑模控制是一种能够有效应对参数变化和外部干扰的控制方法，其原理是通过引入滑动模式，在滑动面上保持系统状态以抑制干扰和变化。

在实际工程中，滑模控制由于其优越的性能和鲁棒性，在许多领域得到了广泛的应用。

本文将探讨滑模控制的原理以及如何利用Matlab编程实现滑模控制。

二、滑模控制的原理滑模控制的核心思想是通过引入滑模面，将系统状态限制在该面上，从而使系统能够快速、稳定地达到期望状态，并能够抵抗外部干扰和参数变化。

滑模控制的设计基于Lyapunov稳定性理论，在这种控制策略下，系统状态会迅速收敛到滑模面上，并在该面上保持稳定。

滑模控制的设计和实现通常包括以下步骤：1. 确定系统模型和状态空间表示。

这一步需要对待控制的系统进行建模，并将其表示为状态空间形式，以便后续控制器设计和分析。

2. 设计滑模面和滑模控制规则。

根据系统模型和性能指标，确定滑模面的设计思路和控制规则。

3. 分析系统的稳定性和鲁棒性。

利用Lyapunov稳定性理论等分析方法，分析设计的滑模控制策略在系统稳定性和鲁棒性方面的性能。

4. 仿真验证和调试。

利用Matlab等仿真软件进行滑模控制器的设计和调试，验证设计的控制策略在仿真环境下的性能。

三、Matlab程序实现滑模控制在Matlab中实现滑模控制通常涉及到以下几个方面的内容：1. 状态空间模型表示首先需要将待控制的系统模型表示为状态空间形式，通常可以利用Matlab中的state-space函数来进行。

对于一个一阶线性系统，可以使用以下代码来表示其状态方程：```A = [0 1; -1 -1];B = [0; 1];C = [1 0];D = 0;sys = ss(A, B, C, D);```2. 滑模面设计和控制规则利用Matlab进行滑模面设计和控制规则的制定通常涉及到一些数学运算和符号计算。

针对一个二阶系统，可以利用Matlab的符号计算工具箱来求解滑模面的方程和控制规则的设计。

滑模变结构控制matlab仿真滑模变结构控制（Sliding Mode Variable Structure Control，SMC）是一种应用广泛的控制方法，其在工程领域中有着重要的应用价值。

本文将以MATLAB仿真为基础，介绍滑模变结构控制的原理以及在控制系统中的应用。

滑模变结构控制是一种非线性控制方法，其核心思想是通过引入滑模面来实现系统的稳定和鲁棒性。

滑模面是一个高频振荡的超平面，通过控制系统的输出使得系统状态在滑模面上运动，从而实现对系统的控制。

滑模变结构控制具有很强的鲁棒性，对于参数扰动、外部干扰等都有很好的抑制能力。

在MATLAB中进行滑模变结构控制的仿真实验可以帮助我们更好地理解该控制方法的原理和特点。

首先，我们需要建立一个控制系统的数学模型，在MATLAB中进行仿真。

然后，根据系统模型设计滑模面和滑模控制律，并将其应用于控制系统中。

最后，通过MATLAB的仿真环境，观察控制系统的响应和性能指标。

在滑模变结构控制的仿真实验中，我们需要注意以下几个方面。

首先，选择合适的系统模型，可以是线性模型或非线性模型。

其次，需要确定滑模面的设计方法，例如采用单纯滑模面、多项式滑模面或者自适应滑模面。

滑模面的设计直接关系到控制系统的性能和稳定性。

然后，需要设计滑模控制律，即根据滑模面的设计方法确定控制系统的控制策略。

最后，通过MATLAB的仿真工具进行系统仿真，并观察系统的响应和性能指标。

滑模变结构控制在实际工程中有着广泛的应用。

例如在机器人控制、飞行器控制、电力系统控制等领域都有着重要的应用价值。

滑模变结构控制具有很强的鲁棒性和适应性，对于参数扰动和外部干扰有很好的抑制能力，因此在复杂环境下仍然能够保持系统的稳定性。

在滑模变结构控制的仿真实验中，我们可以通过改变系统模型、滑模面的设计方法和滑模控制律等参数，来观察不同参数对系统性能的影响。

通过仿真实验，可以得到系统的响应曲线、稳定性分析、收敛速度等性能指标，从而对滑模变结构控制进行评估和优化。

滑模控制matlab
滑模控制在控制理论中是一种重要的控制策略，它具有很好的鲁棒性和快速响应的特点。

在matlab中，可以通过编写程序实现滑模控制算法。

具体实现步骤包括：首先编写系统模型，然后设计滑模控制器并实现，最后进行仿真实验验证算法的有效性。

在matlab中，可以通过命令行或编写脚本来实现滑模控制算法。

其中，命令行的实现方式相对较简单，只需要输入相关命令即可完成控制器的设计与仿真实验。

而编写脚本则可以更加灵活地设计算法，并且可以对控制器的参数进行优化。

在实现滑模控制算法时，需要注意控制器的鲁棒性与快速响应之间的平衡。

过高的鲁棒性会导致响应时间变慢，而过高的响应速度则可能会导致系统失稳。

因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和调整。

总之，滑模控制在matlab中的实现非常方便，可以通过编写程序实现控制器的设计与仿真实验。

同时，需要注意控制器的鲁棒性与响应速度的平衡，以保证系统的稳定性和性能。

- 1 -。

基于趋近律的滑模控制一、基于趋近律的滑模控制 1、控制器的设计 针对状态方程Bu Ax x+= （1） 采用趋近律的控制方式，控制律推导如下：Cx s = （2）slaw x C s == （3） 其中slaw 为趋近律。

将状态方程式（1）代人（2）得)()(1sCAx CB u +-=- （4） 可见，控制器的抖振程度取决于趋近律s 表达式中的切换项。

2、仿真实例对象为二阶传递函数： ass bs G p +=2)( 其中a=25, b=133。

)(s Gp 可表示为如下状态方程：Bu Ax x+= 其中⎢⎣⎡=00A ⎥⎦⎤-251 ， ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1330B 。

在仿真程序中，M=1为等速趋近律，M=2为指数趋近律，M=3为幂次趋近律，M=4为一般趋近律。

取M=2，采用指数趋近律，其中C=[15,1] , ε=5，k=10,作图取样时间为0.001，仿真程序如下。

二、程序 主程序chap2_4.m clear all; close all;global M A B C eq kts=0.001;T=2;TimeSet=[0:ts:T];c=15;C=[c,1];para=[c];[t,x]=ode45('chap2_4eq',TimeSet,[0.50 0.50],[],para);x1=x(:,1);x2=x(:,2);s=c*x(:,1)+x(:,2);if M==2for kk=1:1:T/ts+1xk=[x1(kk);x2(kk)];sk(kk)=c*x1(kk)+x2(kk);slaw(kk)=-eq*sign(sk(kk))-k*sk(kk); %Exponential trending lawu(kk)=inv(C*B)*(-C*A*xk+slaw(kk));endendfigure(1);plot(x(:,1),x(:,2),'r',x(:,1),-c*x(:,1),'b');xlabel('x1');ylabel('x2');figure(2);plot(t,x(:,1),'r');xlabel('time(s)');ylabel('x1');figure(3);plot(t,x(:,2),'r');xlabel('time(s)');ylabel('x2');figure(4);plot(t,s,'r');xlabel('time(s)');ylabel('s');if M==2figure(5);plot(t,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');end子程序chap2_4eq.mfunction dx=DynamicModel(t,x,flag,para)global M A B C eq ka=25;b=133;c=para(1);s=c*x(1)+x(2);A=[0 1;0 -a];B=[0;b];M=2;eq=5.0;if M==2 % M=1为等速趋近律，M=2为指数趋近律，M=3为幂次趋近律，M=4为一般趋近律slaw=-eq*sign(s); %Equal velocity trending law elseif M==2k=10;slaw=-eq*sign(s)-k*s; %Exponential velocity trending law elseif M==3k=10;alfa=0.50;slaw=-k*abs(s)^alfa*sign(s); %Power trending lawelseif M==4k=1;slaw=-eq*sign(s)-k*s^3; %General trending law endu=inv(C*B)*(-C*A*x+slaw); dx=zeros(2,1); dx(1)=x(2); dx(2)=-a*x(2)+b*u;三、仿真结果（1）M=2时，指数趋近律-0.100.10.20.30.40.50.6x1x 2图1 滑模运动的相轨迹0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82time(s)x 1图2 x 1 的收敛过程00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-2.5-2-1.5-1-0.50.5time(s)x 2图3 x 2 的收敛过程s00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82time(s)图4 切换函数s Arrayu00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82time(s)图5 控制器输出（2）M=1时，等速趋近律00.10.20.30.40.50.60.7-8-7-6-5-4-3-2-101x1x 2图1 滑模运动的相轨迹0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.8200.10.20.30.40.50.60.7time(s)x 1图2 x 1 的收敛过程0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.5time(s)x 2图3 x 2 的收敛过程0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-1012345678time(s)s图4 切换函数s（3）M=3时，幂次趋近律0.10.20.30.40.50.60.7-8-7-6-5-4-3-2-101x1x 2图1 滑模运动的相轨迹0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82time(s)x 1图2 x 1 的收敛过程time(s)x 2图3 x 2 的收敛过程0.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82time(s)s图4 切换函数s（4）M=4时，一般趋近律x1x 2图1 滑模运动的相轨迹0.20.40.60.811.2 1.4 1.6 1.82-0.100.10.20.30.40.50.6time(s)x 1图2 x 1 的收敛过程time(s)x 2图3 x 2 的收敛过程time(s)s图4 切换函数s欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求。

基于趋近律方法的delta算子滑模变结构控制系统基于趋近律方法的delta算子滑模变结构控制系统是一种新的控制算法，其应用于工业生产中可以提高生产效率和质量。

本文将对该算法进行详细阐述。

步骤一：介绍delta算子滑模变结构控制系统Delta算子滑模变结构控制系统是滑模控制的一种新型方法。

该方法在滑模控制的基础上，引入了Delta算子来抑制滑模过程中的振荡现象。

该方法通过数学模型的设计，将物理系统的非线性特性转化为线性系统，并在控制器中引入滑模面来实现目标控制效果。

步骤二：介绍趋近律方法趋近律方法是一种应用广泛的控制算法，它可以将系统的状态在较短的时间内引导到目标状态，同时避免系统产生不稳定现象。

趋近律方法基于系统理论，需要对系统的非线性特性进行分析和建模，可以对复杂系统进行有效的控制。

步骤三：将delta算子滑模变结构控制系统与趋近律方法相结合将delta算子滑模变结构控制系统与趋近律方法相结合，可以有效地控制非线性系统。

在实际过程中，控制器将物理系统的非线性特性转化为线性系统，并在滑模面上引入趋近律方法来控制系统输出。

这样，可以实现对系统的快速响应和稳定控制。

步骤四：优势和应用delta算子滑模变结构控制系统与趋近律方法相结合，具有以下优势：一是具有快速响应能力，可以在短时间内将系统稳定到目标状态；二是具有自适应性能，可以根据系统状态的变化自动调整控制策略；三是具有鲁棒性能，可以对复杂系统进行有效地控制。

该算法的应用范围广泛，可以应用于电力电子、机电一体化、自动控制等多个领域。

例如，在机电一体化领域中，可以应用该算法来控制机器人、制造设备等，以实现工业自动化和生产效率的提高。

综上所述， delta算子滑模变结构控制系统是一种新的控制算法，与趋近律方法相结合可以实现非线性系统的稳定控制。

该算法具有快速响应能力、自适应性能和鲁棒性能，并在工业生产领域中有着广泛的应用前景。

基于起近律方法的六相永磁同步电机滑模控制器设计黄建，袁雷！，冯文瀚(解放军理工大学通信工程学院，南京210007)摘要:提出了一种基于改良型趋近律方法的滑模控制策略来提高六相永磁同步电机调速系统 的动态调节特性。

使用该趋近律方法设计了一种六相永磁同步电动机滑模速度调节器并在Matlab 上进行了仿真，通过与P I调节器的仿真结果比较，发现该速度控制器提高了六相永磁同步电机调 速系统的快速性、稳定性、精度与鲁棒性，有效地抑制了 P I控制下的超调。

关键词：趋近律；六相永磁同步电动机;状态变量；滑模控制；P控制中图分类号:TM301.2 文献标识码：A文章编号#1000 -0682(2017)06 -0025 -04D esignof sliding mode controller for six - phase permanent magnet synchronous motorbased on reaching law methodHUANG Jian,YUAN Lei*,FENG Wenhan(Institute o f Communication Engiiwering, PLA University o f Science and Technology University, Nanjing 210007 , China #Abstract &This paper propose a sliding mode speed controller strategy based on improved reaching law metliod to improve the dynamic state adjust quality of six phase permanent magnet synchronous motor (PMSM).Using this metliod design a sliding mode speed controller and carried out simulation on Matlab, comparing the simulation results with the PI controller,the result show that the improved speed controller improves the rapidity a nd stability accuracy and robustnes of t!ie six phase permanent magnet synchro­nous motor speed control system,it restrains the overs!ioot under PI control effectively.Key words：reaching law;six phase permanent magnet synchronous motor(PMSM) +state variable; sliding mode control!SMC)+ PI control〇引言与传统的电励磁交流电机相比,永磁同步电机 少了电励磁系统使电机结构变得更加简单，电机的 体积也变小，运行起来更加稳定可靠，并且功率密度 高，能够实现低压大功率输出，在航天、船舶等工业 领域得到应用[1_2]。

基于比例切换函数的滑模控制一、仿真实例考虑如下时变对象： ass b s Gp +=2)( （2.29） 其中255sin(6)a t π=+,13350sin(2)b t π=+将传递函数描述为状态方程的形式：Bu Ax x+= （2.30） 其中A=⎢⎣⎡00 ⎥⎦⎤-a 1 ， B=⎥⎦⎤⎢⎣⎡b 0 采用基于比例的切换函数控制方法，1S =为阶跃响应，2S =为正弦响应。

在控制律中，取30c =,500α=,10β=。

二、仿真主程序：主程序：chap2_1.mclear all;close all;global S A F c alfa betaxk=[0,0];ts=0.001;T=1;TimeSet=[0:ts:T];[t,y]=ode45('chap2_1eq',TimeSet,xk,[],[]);x1=y(:,1);x2=y(:,2);if S==1rin=1.0;drin=0;elseif S==2rin=A*sin(F*2*pi*t);drin=A*F*2*pi*cos(F*2*pi*t);ende1=rin-x1;e2=drin-x2;s=c*e1+e2;for k=1:1:T/ts+1u(k)=(alfa*abs(e1(k))+beta*abs(e2(k)))*sign(s(k)); endfigure(1);plot(t,rin,'r',t,y(:,1),'b');xlabel('time(s)');ylabel('Position tracking');figure(2);plot(t,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');figure(3);plot(e1,e2,'r',e1,-c*e1,'b');xlabel('time(s)');ylabel('Phase trajectory');控制子程序：chap2_leq.mfunction dx=PlantModel(t,x,flag,para)global S A F c alfa betadx=zeros(2,1);S=1; %S=1时为阶跃响应，S=2时为正弦响应%if S==1rin=1.0;drin=0;elseif S==2A=0.5;F=3;rin=A*sin(F*2*pi*t);drin=A*F*2*pi*cos(F*2*pi*t);endc=30;alfa=500;beta=10;e1=rin-x(1);e2=drin-x(2);s=c*e1+e2;u=(alfa*abs(e1)+beta*abs(e2))*sign(s);dx(1)=x(2);dx(2)=-(25+5*sin(3*2*pi*t))*x(2)+(133+50*sin(1*2*pi*t))*u;三、仿真结果1.1S 阶跃响应图2-1 阶跃响应图2-2 控制器输出图2-3 滑模运动轨迹2.2S 为正弦响应图2-4 正弦响应图2-5 控制器输出图2-6 滑模运动轨迹。

Matlab中的滑动模式控制与变结构控制方法滑动模式控制（Slide Mode Control, SMC）是一种常用的控制方法，在工程领域得到广泛应用。

它可以有效克服系统模型不确定性和外部干扰的影响，在控制系统设计中具有很高的鲁棒性和适应性。

与之类似的是变结构控制（Variable Structure Control, VSC）方法，也是一种常见的控制策略。

本文将介绍Matlab中实现滑动模式控制和变结构控制方法的相关技术和应用。

滑动模式控制是一种基于控制滑动面的控制方法。

它通过调整控制量，使系统状态在滑动面上快速滑动，并保持稳定状态。

滑动模式控制具有较强的鲁棒性，能够应对系统模型误差和外部干扰的影响。

在Matlab中，可以使用控制系统工具箱（Control System Toolbox）来实现滑动模式控制。

在进行滑动模式控制设计前，首先需要建立系统的数学模型。

以滑动模式速度控制为例，假设要控制的对象是一个电机。

首先，通过实验或系统辨识的方法，得到电机的状态方程和输出方程。

然后，可以利用这些方程进行系统建模，在Matlab中创建系统模型。

在使用Matlab进行滑模控制设计时，可以使用控制系统工具箱提供的函数和命令。

首先，需要定义滑动面的方程和控制律，并编写相应的Matlab代码。

然后，可以使用工具箱提供的函数进行模拟仿真和性能评估。

通过不断调整滑动面方程和控制律，可以达到滑动模式控制的设计要求。

除了滑动模式控制，变结构控制也是一种常用的控制方法。

与滑动模式控制相比，变结构控制更加灵活和适应性强。

它将控制系统分为不同的模式，每个模式下采用不同的控制律。

根据系统状态的变化，自动切换不同的模式，从而实现控制目标。

在Matlab中，可以使用Simulink工具来实现变结构控制。

变结构控制的设计也需要建立系统的数学模型，并编写相应的Matlab代码。

在Simulink工具中，可以使用Stateflow模块和相应的函数进行变结构控制的设计和仿真。

滑模变结构控制中趋近律的改进与应用周军小,刘晓飞（E-mail:zjx2008yan@）摘要：讨论了传统幂次趋近律的缺点，推导出一种新的离散趋近律，该趋近律弥补了单纯幂次趋近律在离散系统使用中的不足，并利用它设计了一种新的离散控制器。

该变结构控制系统，可保证系统运动最终趋于零点，并有降低抖振和保持快速趋近的动态品质。

对该离散趋近律的抖振进行了分析和仿真实验研究，分析和仿真结果表明该方法能保证系统状态在趋近过程中的连续性，能有效地减小系统抖振，并能保证系统渐近稳定。

关键词：变结构控制；趋近律；抖振；离散系统.Approving and Applying in the Variable Structure ControlZhou Jun Xiao，Liu Xiao FeiAbstract:Shortcomings of the power reaching law was discussed. An improved discrete reaching law is deduced, which makes up the deficiency in the discrete system based on single power reaching law, and a new discrete variable structure controller is obtained. The variable structure control system designed by using this new controller can decreasingly approach to zero. By analysing chattering of discrete reaching law, find that the system chattering is decreased and fast reaching speed is kept. Simulation and analysis results both show that the effectiveness and feasibility of the proposed method，which can make the system keep continuity and eliminate system chattering effectively, and ensure the system asymptotic stability.Key words: variable structure control; reaching law; chattering; discrete system.引言自20世纪80年代初至今，由于自动化控制的飞速发展，使得自动化控制领域的研究方向也多种多样，滑模变结构控制由于其控制对外界干扰不灵敏等优点成为了研究的热点。

MatIab技术滑模控制应用滑模控制是一种常用的控制策略，在许多实际应用中都被广泛采用。

而MatIab作为一种强大的科学计算工具和编程语言，为滑模控制的应用提供了丰富的支持和优势。

本文将深入探讨MatIab技术在滑模控制中的应用，并结合实例进行演示。

一、滑模控制简介滑模控制是一种基于参考模型的控制方法，其主要思想是通过形成一个滑动模式来实现系统状态的快速跟踪和强鲁棒性。

滑模控制通过引入一个滑模面来控制系统状态，使得系统在滑模面上动态变化，从而实现对系统状态的准确控制。

滑模控制的核心思想是通过设计一个鲁棒的滑模面，将系统状态拉到该滑模面上，然后控制系统在滑模面上运动，从而实现对系统状态的精确控制。

滑模控制的关键是滑模面的设计，不同的滑模面设计方法会影响系统的控制性能和稳定性。

二、MatIab在滑模控制中的应用MaUab作为一种强大的科学计算工具和编程语言，为滑模控制的设计和仿真提供了很大的便利。

Mat1ab提供了丰富的工具箱和函数，用于实现滑模控制系统的设计、模拟和优化。

下面将介绍MatIab技术在滑模控制中的几个重要应用。

1.滑模控制器设计Mauab提供了许多用于滑模控制器设计的工具箱和函数，如Contro1SystemToo1box%RobustContro1Too1box等。

这些工具箱和函数包含了各种用于设计和分析滑模控制器的算法和方法，可以根据系统的特性和要求进行选择和使用。

在Mat1ab中，可以使用函数SIidingModeCOmroner()来设t^∣"一个滑模控制器。

该函数可以根据系统的数学模型和控制性能要求，自动生成一个滑模控制器，并给出相应的参数和曲线。

使用该函数可以大大简化滑模控制器的设计过程，提高设计的效率和准确性。

2.滑模面设计滑模控制的关键在于滑模面的选择和设计，不同的滑模面设计方法会导致不同的控制性能和稳定性。

在Mat1ab中，可以使用函数designedSmoothS1idingSurface()来设计一个平滑的滑模面。

基于Matlab的永磁同步电机滑模变结构控制系统仿真研究石文求(中国直升机设计研宄所，江西景德镇333000)摘要#根据永磁同步电机在!"0坐标系中的数学模型，推导出速度一位置滑模控制器及电流调节器，从而建立PMSM滑模变结构 伺服控制系统。

采用Matlab仿真软件，搭建PMSM滑模变结构控制系统模型，研宄系统动态性能，为伺服控制系统的设计建立理论基础。

仿真结果表明，滑模变结构控制系统具有良好的跟随性能和鲁棒性。

关键词'永磁同步电机;滑模变结构；仿真;鲁棒性■设计与分析"S h e ji yuFenxi0引言多电机为的，度的伺服系统在机中用泛，伺服控制系统在电传控系统、导弹制导和天线位置控制等方面有 用。

直流伺服控制系统控制 ，具有良好的调速性能，控制度，直流电动机 。

随 流伺服控制系统研宄的步，流伺服系统的控制度和性 的，交流伺服控制系统在伺服控制系统中占据 的位。

永磁同步电机伺服控制系统，，用低，定位度良好，因而在中 泛用。

1P M S M数学模型永磁同步电机的 为 ，线在120°电角度，出标准的 电动；转子为面，。

根据 电磁 、电和磁等 理，可推导出电 、磁 “和动 ，park变换，！、"轴电流$0、$1和 电速度作为状态变，！、"电压U d、％q和 &L作为 ，PMSM在!"0坐标系中的状态 1)所d!. —1.5p…2" 了.—,P…&+ "f$q T!r+&L经clarke和park变换后的永磁同步电机，！轴和q轴上的电流之间存在 的。

！的电流$d!的电％和子反电动势共同 ，可将!轴的反电动 为扰动。

2 P M S M位置伺服控制系统为消除！、" 的，控制！轴电流$d=〇，电动势为扰动，则电磁 只与"电流有，控制"电流就以控制电磁 的。

为保证伺服控制系统的良好动态性能，1)所示永磁同步电机态引态变$d、$q的馈，形电流环；弓丨出变 度#=的馈，调节器采用位置一速度滑模变结构控制器，PMSM的伺服控制系统如图1所示。