针对一类高阶滑模算法收敛速度慢、控制作用不连续等不足, 以二自由度轮式机器人为控制对象设计了改
进算法. 首先, 引入虚拟控制项以增加系统相对阶的形式进行高阶滑模算法改进, 得出了一种新的高阶滑模控制律.
与原算法相比, 系统收敛速度快、控制作用平滑连续. 然后, 为解决二阶超螺旋算法仅适用于系统相对阶为1 的问题,
以跟踪误差的高阶导数建立滑动量, 构造适用于高阶系统的二阶超螺旋算法. 最后, 通过数值仿真验证了改进算法的
有效性.

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基于小波变换的信号奇异性检测原理,提出了信号奇异点的定位及奇异性程度的检测方法,并利用Matlab仿真平台,对故障信号实例进行了仿真和分析。仿真结果表明,与传统的Fourier分析方法相比,该方法是一种简单、有效的检测方法,特别在非平稳信号的监测和机械故障诊断领域。利用此方法可以比较精确地判断出信号发生的奇异点时刻以及奇异程度的大小,并且边缘效应要小得多。

实验一 模拟电子技术基础知识 实验二 示波器的使用练习) 实验三 单管低频放大电路 实验四 集成运算放大器(信号运算 实验五 差动放大电路 实验六最终版 负反馈放大器 实验七 直流稳压电源的设计

基于bysase2的模60计数器，数码管显示，简单易懂。

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。

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2022年深圳杯C题数模竞赛，运送物料小车，我将我的省一论文以及程序分享到资源中，供大家参考学习，以及指正错误。

针对VIENNA整流器的非线性特点，提出一种无源性控制与滑模变结构控制相结合的混合控制策略。在建立同步旋转坐标系下VIENNA整流器非线性数学模型的基础上，推导了VIENNA整流器的Euler-Lagrange数学模型，分析了VIENNA整流器的无源性。利用无源性理论及滑模变结构控制理论设计了VIENNA整流器的控制器，即电压外环采用滑模变结构控制、电流内环采用无源性控制的双闭环控制算法。在MATLAB7.1／Simulink环境中建立了仿真模型，并搭建了800　W的实验样机。仿真与实验结果表明，所提出的混合控制策略达到了控制的目的。利用无源性控制与滑模变结构控制相结合的整流器具有鲁棒性强、动态特性好、抗干扰能力强等优点。