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。

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。

自适应模糊滑模控制器设计的matlab源代码，对于研究滑模变结构控制的同学很有用。

基于刘金琨的滑模变结构控制的matlab仿真和自己的一些感悟

使用滑模控制策略控制主动悬架，仿真结果表明控制效果良好。

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永磁同步电机超螺旋滑模控制（值得参考学习）

利用滑模变控制去实现风机的最大功率跟踪。基本原理是控制tip-speed ratio

基于模糊补偿的机械手自适应模糊滑模控制 matlab仿真程序

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