基于模糊逻辑的非线性系统滑模控制

资 源 简 介

基于模糊逻辑的非线性系统滑模控制

详 情 说 明

滑模控制作为一种鲁棒性极强的控制策略，在非线性系统控制中展现出显著优势。其核心思想是通过设计特定的滑模面，迫使系统状态在有限时间内到达并维持在滑模面上，从而实现对不确定性和外部干扰的不敏感性。

然而传统滑模控制在切换过程中容易产生高频抖振现象。为缓解这一问题，结合模糊逻辑的方法被提出。模糊逻辑能够通过语言变量和隶属度函数，将专家经验转化为可量化的控制规则，有效平滑控制信号。这种混合控制策略既保留了滑模控制的强鲁棒性，又通过模糊推理降低了抖振幅度。

在MATLAB仿真环境下，这种控制方案可通过以下方式优化系统性能：首先建立非线性系统的数学模型，然后设计基于模糊规则的滑模控制器。模糊子系统负责动态调整滑模控制的切换增益，当系统状态远离滑模面时采用较大增益保证快速趋近，接近滑模面时则减小增益以抑制抖振。

该方法的容错特性尤其突出。当系统出现传感器故障或执行器失效时，模糊推理机制能够根据实时状态自动调整控制策略，比传统PID控制具有更强的故障适应能力。仿真结果通常显示，在相同干扰条件下，这种混合控制的跟踪误差可降低30%以上，同时控制输入信号的抖振现象显著改善。

实际应用中需要注意模糊规则库的完备性设计，以及滑模面参数的合理选择，这两个因素直接影响着控制的动态性能和稳态精度。通过MATLAB的Simulink工具箱可以便捷地进行参数整定和性能验证。