文件包含3个仿真文件,高频注入仿真,滑膜观测器仿真,直接转矩控制仿真,每个文件都可以运行,如果不能运行可能是版本太低,2012b以上应该都可以运行

针对模型未知的多机械臂系统，利用多个独立的 ＲＢＦ神经网络，对每个子机械臂系统进行逼近，基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系，结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程，随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近，摆 脱 了 数学模型的限制，扩大了控制器的应用范围，在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪，并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步，提高了控制器的鲁棒性。最 后 通 过 Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳 定 性 分析和 Ｍａｔｌａｂ仿真对所设计的同步控制器进行了验证

本文针对多机械手系统，提出一种新的位置同步控制算法。该方法具有系统同步和积分滑模控制的优点，能够在协调各机械手运动的同时稳定各机械手的位置跟踪。该方法采用积分滑模控制，对整个运行过程中的集中系统不确定性不敏感。此外，还提出了一种摄动估计器来减小抖振效应。文中给出了相应的稳定性分析，为实际问题的理论理解和实际系统的安全运行奠定了基础。通过一个实例验证了该方法的有效性。

基于SG的Buck变换器自适应反步滑模控制器-基于SG的Buck变换器自适应反步滑模控制器.rar 基于SG的Buck变换器自适应反步滑模控制器 针对Buck变换器的非线性特性,考虑在电感电流连续导通模式下的数学模型,采用自适应反步滑模法设 计其闭环控制器,同时基于系统生成器提出了数字控制器的实现方法,并分析了其负载 扰动和电源扰动特性,将仿真结果与PI控制方式相比较,结果表明了自适应反步滑模控制的优越性和SG设计 开发的有效性,为FPGA实现Buck变换器的数字控制器提供了新的设计流程。

针对存在不确定性的多机械臂系统,运用RBF神经网络,设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂同步运动问题。根据无向图理论,定义机械臂之间的同步误差和交叉耦合误差。使用自适应律在线更新RBF神经网络权值,逼近并补偿机械臂的运动学不确定性和动力学不确定性。根据Lyapunov方法进行了稳定性分析。最后通过仿真验证了同步控制器的稳定性和有效性。

做滑模变结构控制的MATLAB程序 此程序是关于倒立摆的滑模控制

关于滑模变结构MATLAB仿真，若还有关于滑模或其他仿真需要，请联系我。

滑模变结构控制MATLAB仿真(第3版)-先进控制系统设计方法(pdf+源码)

永磁同步电机滑模控制，无感转子位置估算，滑模控制是目前性能比较好的转子位置观测器，simulink仿真

基于自适应神经网络的MIMO非线性机械手系统无颤动滑模控制