研究文章|开放获取
Jeang-Lin常1年代up>
1年代up>电气工程系,东方理工学院,工前,新220年台北市,台湾年代pan>
学术编辑器:庸陈
收到了年代pan>
07年6月2012年年代pan>
修改后的年代pan>
07年8月2012年年代pan>
接受年代pan>
08年8月2012年年代pan>
发表年代pan>
06年9月2012年年代pan>
针对一类线性不确定系统,动态滑模控制算法,避免了抖振问题是提出了。没有使用任何的区别,我们开发一个修改后的渐近稳定的二阶滑模控制律提出控制器能保证滑模的有限时间收敛,可以显示系统状态渐近方法为零。最后,数值例子说明来论证该方案的适用性。
1。介绍
滑模控制(SMC)已经成功地用于许多不确定控制系统(<一个href="#B1">1一个>,2一个>]。系统匹配的干扰,SMC可以获得完美的在滑模干扰抑制。控制目标是实现通过约束系统动力学在正确选择滑动变量通过不连续控制律。理论上,SMC提供鲁棒稳定性与无限的快速交换系统通过高增益控制行动。然而,高增益控制设计受到峰值现象的缺点,在控制输入峰值在瞬态阶段一个极大值。峰值现象可以很容易地控制饱和约束违反。SMC方案往往是不连续和反馈控制输入需要与无限的开关切换频率。不连续的高速转换作用导致固有的抖振问题由于延迟和其他问题(<一个href="#B1">1一个>,2一个>]。喋喋不休的行动可能刺激未建模动态高阶,这可能导致不可预见的不稳定(<一个href="#B1">1一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -5一个>]。有两个主要方法报道应对喋喋不休的问题。第一个方法是插入一个固定或可变边界层附近滑动变量(<一个href="#B6">6一个>),这样一个连续控制取代了不连续当边界层内的系统之一。另一种消除抖振的方法是由增加一个辅助控制输入到系统,比如使用模糊控制的<一个href="#B7">7一个>,8一个>和自适应模糊控制<一个href="#B9">9一个>]。这些提到的方法(<一个href="#B1">1一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -5一个>可以给chattering-free系统,但一个有限的可能存在稳态误差。因此,完善的抗干扰性无法保证的财产。
动态滑模控制(<一个href="#B10">10一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -14一个>前),使用一个积分器系统是一种特殊的方法来消除控制嚷嚷起来。控制输入的时间导数作为新的控制变量的增广系统增广系统包括原系统和积分器。因为没有边界层用于控制器,一个动态滑模控制器的优点是减少聊天是通过使用一个积分器和完美的抗干扰性保证的财产。因此,动态滑模控制不仅消除了一些基本的传统方法的局限性,但也提供了改进的滑模跟踪精度。的主要问题实现动态滑模控制器是日益增长的信息需求,滑动变量的导数的知识是必需的。Bartolini et al。<一个href="#B11">11一个>,12一个>)提出了一种次优版本的扭曲算法(<一个href="#B15">15一个>,16一个>)应对喋喋不休的问题。然而,这种方法需要至少的知识滑动变量的导数的符号。陈等人。<一个href="#B14">14一个>应用一个LTR观察者克服滑动变量估计的问题。最近,黎凡特(<一个href="#B15">15一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -17一个>]给出了扭曲算法稳定二阶非线性系统,但需要滑动变量的导数的知识。超级扭曲算法(<一个href="#B15">15一个>,16一个>)不需要输出的导数测量但它最初开发和分析了系统相对程度。黎凡特(<一个href="#B17">17一个>]提出一个精确的有限时间收敛的区别可以成功地估计滑动变量的导数,但需要先验界轨迹。
针对线性MIMO系统匹配的干扰,另一种动态滑模控制器避免了抖振问题是建立。我们首先提出一个修改后的二阶滑模控制方法来稳定摄动系统。引入滑动变量的一个比例积分项和一个积分符号函数项控制律,结果部队chattering-free控制。基于发达二阶滑模技术,结果表明,滑模的有限时间收敛性提供了理论上和零稳态误差可以保证通过应用该控制律。因此,执行的控制精度比那些传统的边界层控制(<一个href="#B3">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -5一个>]。此外,闭环稳定的一个充分条件,提出了控制算法的实现很简单。与传统的动态滑模控制器(<一个href="#B10">10一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -14一个>),该方法不需要任何观察者结构估算滑动变量的导数。最后,说明了该方法的可行性,一个数值例子。
本文的组织如下。部分<一个href="#sec2">2一个>描述了一类不确定线性系统,给出了问题公式化。部分<一个href="#sec3">3一个>提出了修改后的二阶滑模方法和发展动态滑模控制器设计。仿真结果中包含部分<一个href="#sec4">4一个>。部分<一个href="#sec5">5一个>提供了一个简短的结论。
考虑一个系统满足匹配条件的不确定的形式<年代pan class="equation" id="EEq1">
在哪里<年代vg height="11.625" id="M2" style="vertical-align:-0.33858pt;width:45.0625px;" version="1.1" viewbox="0 0 45.0625 11.625" width="45.0625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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状态向量,<年代vg height="11.625" id="M3" style="vertical-align:-0.33858pt;width:48.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 48.262501 11.625" width="48.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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是控制输入向量,<年代vg height="14.4" id="M4" style="vertical-align:-2.5707pt;width:44.974998px;" version="1.1" viewbox="0 0 44.974998 14.4" width="44.974998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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是输出向量,然后呢<年代vg height="11.625" id="M5" style="vertical-align:-0.33858pt;width:48.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 48.262501 11.625" width="48.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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是与已知上界未知扰动向量匹配<年代vg height="14.8125" id="M6" style="vertical-align:-3.13504pt;width:88.112503px;" version="1.1" viewbox="0 0 88.112503 14.8125" width="88.112503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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1
和<年代vg height="17.2875" id="M7" style="vertical-align:-3.13504pt;width:88.112503px;" version="1.1" viewbox="0 0 88.112503 17.2875" width="88.112503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
。假设系统的状态可以被测量和对<年代vg height="13.675" id="M8" style="vertical-align:-2.21957pt;width:38.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.75 13.675" width="38.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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稳定化。让被选为滑动变量<年代pan class="equation" id="EEq2">
的矩阵<年代vg height="12.5875" id="M10" style="vertical-align:-0.33858pt;width:64.175003px;" version="1.1" viewbox="0 0 64.175003 12.5875" width="64.175003" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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×
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旨在稳定降维体系。满足达到和滑动条件下,常规的控制输入设计滑模控制器<年代pan class="equation" id="EEq3">
在哪里<年代vg height="13.6125" id="M12" style="vertical-align:-2.34499pt;width:35.262501px;" version="1.1" viewbox="0 0 35.262501 13.6125" width="35.262501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
是一个高增益设计这样的系统达到和幻灯片在有限时间滑动变量。然而,这种现象称为喋喋不休是由于不连续函数中生成的<年代vg height="14.2" id="M13" style="vertical-align:-2.73372pt;width:63.174999px;" version="1.1" viewbox="0 0 63.174999 14.2" width="63.174999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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。它可以被视为不受欢迎的抖振效应产生的高转换作用的控制输入。因此,SMC的聊天变成了主要的实现问题。众多技术提出了消除这一现象在SMC (<一个href="#B3">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -14一个>]。最常见的一种解决方案来减少震颤是边界层技术(<一个href="#B3">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -5一个>]。然而,边界层厚度之间的权衡关系控制性能,而聊天的迁移。另一个缺点,应用边界层方法(<一个href="#B3">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -5一个>控制精度的降低。
针对线性MIMO系统匹配的干扰,在本文中,我们提出一个动态滑模控制算法的提出过程可以有效降低抖振效应。我们首先开发一个修改后的二阶滑模控制方法稳定摄动系统。滑动变量的引入比例积分项和一个积分符号函数项到控制器中,滑模的有限时间收敛性保证了应用开发的二阶滑模技术。此外,系统的所有状态渐近方法为零,一旦系统在滑模。
3所示。动态滑模控制器设计
在本节中,我们提出一个动态滑模控制算法可以成功地避免喋喋不休的线性分布式天线系统匹配的干扰。修改后的二阶滑模控制算法,它不需要滑动变量的导数。该控制律能保证滑模的有限时间收敛和稳定的降维系统系统状态渐近方法为零。
滑动的变量(<一个href="#EEq2">2一个>),我们设计的动态滑模控制器<年代pan class="equation" id="EEq4">
在哪里<年代vg height="16.075001" id="M15" style="vertical-align:-3.13504pt;width:70.862503px;" version="1.1" viewbox="0 0 70.862503 16.075001" width="70.862503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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1
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,<年代vg height="16.075001" id="M16" style="vertical-align:-3.13504pt;width:70.862503px;" version="1.1" viewbox="0 0 70.862503 16.075001" width="70.862503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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,<年代vg height="12.5875" id="M17" style="vertical-align:-0.33858pt;width:66.512497px;" version="1.1" viewbox="0 0 66.512497 12.5875" width="66.512497" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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的正定对角矩阵吗<年代pan class="equation" id="EEq5">
花时间的导数(<一个href="#EEq2">2一个>控制输入()和替换<一个href="#EEq4">4一个>它能获得)<年代pan class="equation" id="EEq6">
进一步区分(<一个href="#EEq6">6一个>)随着时间的收益率以下动态:<年代pan class="equation" id="EEq7">
在哪里<年代vg height="17.6" id="M21" style="vertical-align:-3.20526pt;width:235.28751px;" version="1.1" viewbox="0 0 235.28751 17.6" width="235.28751" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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。根据线性代数理论,<年代vg height="17.2875" id="M22" style="vertical-align:-3.13504pt;width:205.875px;" version="1.1" viewbox="0 0 205.875 17.2875" width="205.875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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和<年代vg height="14.95" id="M23" style="vertical-align:-3.2316pt;width:90.612503px;" version="1.1" viewbox="0 0 90.612503 14.95" width="90.612503" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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为<年代vg height="12.3" id="M24" style="vertical-align:-1.29163pt;width:62.674999px;" version="1.1" viewbox="0 0 62.674999 12.3" width="62.674999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
1
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。
引理1。年代pan>考虑到非微扰系统我><年代pan class="equation" id="EEq8">
的收益<年代vg height="14.475" id="M26" style="vertical-align:-3.13504pt;width:11.1875px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.1875 14.475" width="11.1875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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1
,<年代vg height="14.475" id="M27" style="vertical-align:-3.13504pt;width:11.1875px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.1875 14.475" width="11.1875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
,<年代vg height="10.7375" id="M28" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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都是正的常数。如果参数<年代vg height="14.6" id="M29" style="vertical-align:-3.13504pt;width:38.387501px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.387501 14.6" width="38.387501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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1
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0
和<年代vg height="14.6" id="M30" style="vertical-align:-3.13504pt;width:38.387501px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.387501 14.6" width="38.387501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
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0
选择满足条件的吗<年代vg height="19.0375" id="M31" style="vertical-align:-4.15945pt;width:54.112499px;" version="1.1" viewbox="0 0 54.112499 19.0375" width="54.112499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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,然后<年代vg height="13.45" id="M32" style="vertical-align:-2.21957pt;width:24.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.6 13.45" width="24.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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和<年代vg height="13.45" id="M33" style="vertical-align:-2.21957pt;width:24.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.6 13.45" width="24.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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)
渐近收敛于零在有限时间足够大的价值<年代vg height="10.7375" id="M34" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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。我>年代pan>
证明。我>年代pan>由于条件<年代vg height="19.0375" id="M35" style="vertical-align:-4.15945pt;width:54.112499px;" version="1.1" viewbox="0 0 54.112499 19.0375" width="54.112499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
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,特征方程的根,<年代vg height="17.674999" id="M36" style="vertical-align:-3.13504pt;width:104.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 104.6 17.674999" width="104.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
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1
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,是真实的,独特的,消极的。现在为了简单起见,假设初始条件是<年代vg height="14.75" id="M37" style="vertical-align:-3.25793pt;width:57.900002px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.900002 14.75" width="57.900002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
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0
和<年代vg height="14.75" id="M38" style="vertical-align:-3.25793pt;width:57.900002px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.900002 14.75" width="57.900002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
。因此,进入半平面轨迹<年代vg height="13.45" id="M39" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
(象限),如图<一个href="//www.newsama.com/journals/jcse/2012/564906/fig1/" target="_blank">1一个>。当<年代vg height="13.45" id="M40" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
我们从(<一个href="#EEq8">8一个>)获得<年代vg height="14.6" id="M41" style="vertical-align:-3.13504pt;width:169.53751px;" version="1.1" viewbox="0 0 169.53751 14.6" width="169.53751" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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并知道其等价点<年代vg height="14.6" id="M42" style="vertical-align:-3.13504pt;width:114.1px;" version="1.1" viewbox="0 0 114.1 14.6" width="114.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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。函数<年代vg height="13.6125" id="M43" style="vertical-align:-2.34499pt;width:23.112499px;" version="1.1" viewbox="0 0 23.112499 13.6125" width="23.112499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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是由<年代pan class="equation" id="eq9">
在哪里<年代vg height="14.475" id="M45" style="vertical-align:-3.13504pt;width:64.125px;" version="1.1" viewbox="0 0 64.125 14.475" width="64.125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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1
和<年代vg height="14.475" id="M46" style="vertical-align:-3.13504pt;width:46.474998px;" version="1.1" viewbox="0 0 46.474998 14.475" width="46.474998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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2
。的参数<年代vg height="13.55" id="M47" style="vertical-align:-2.29482pt;width:36.849998px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.849998 13.55" width="36.849998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
和<年代vg height="11.0625" id="M48" style="vertical-align:-0.30096pt;width:33.700001px;" version="1.1" viewbox="0 0 33.700001 11.0625" width="33.700001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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0
是真正的常数。自<年代vg height="13.45" id="M49" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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,它是<年代vg height="14.6" id="M50" style="vertical-align:-3.13504pt;width:184.3px;" version="1.1" viewbox="0 0 184.3 14.6" width="184.3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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那<年代pan class="equation" id="eq10">
因此,我们可以获得<年代vg height="15.5" id="M52" style="vertical-align:-2.34499pt;width:93.574997px;" version="1.1" viewbox="0 0 93.574997 15.5" width="93.574997" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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。它遵循的上界<年代vg height="13.6125" id="M53" style="vertical-align:-2.34499pt;width:23.112499px;" version="1.1" viewbox="0 0 23.112499 13.6125" width="23.112499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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)
是<年代vg height="15.5" id="M54" style="vertical-align:-2.34499pt;width:84.400002px;" version="1.1" viewbox="0 0 84.400002 15.5" width="84.400002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
|
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(
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)
|
=
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- - - - - -
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在哪里<年代vg height="11.0625" id="M55" style="vertical-align:-0.30096pt;width:37.8125px;" version="1.1" viewbox="0 0 37.8125 11.0625" width="37.8125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
>
0
是一个常数。选择一个李雅普诺夫函数<年代vg height="16.5375" id="M56" style="vertical-align:-2.21957pt;width:104.75px;" version="1.1" viewbox="0 0 104.75 16.5375" width="104.75" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
(
1
/
2
)
? ?
2
(
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)
然后得到它的时间导数<年代pan class="equation" id="eq11">
自<年代vg height="13.55" id="M58" style="vertical-align:-2.29482pt;width:36.849998px;" version="1.1" viewbox="0 0 36.849998 13.55" width="36.849998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
>
0
存在一个有限的时间,<年代vg height="14.6" id="M59" style="vertical-align:-3.13504pt;width:42.012501px;" version="1.1" viewbox="0 0 42.012501 14.6" width="42.012501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
1
>
0
,这样<年代vg height="15.4375" id="M60" style="vertical-align:-2.29482pt;width:113.4px;" version="1.1" viewbox="0 0 113.4 15.4375" width="113.4" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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? ?
- - - - - -
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<
(
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/
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)
- - - - - -
? ?
为一个足够大的收获<年代vg height="10.7375" id="M61" style="vertical-align:-0.13794pt;width:8.6000004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.6000004 10.7375" width="8.6000004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
和<年代vg height="14.2375" id="M62" style="vertical-align:-3.13504pt;width:39.087502px;" version="1.1" viewbox="0 0 39.087502 14.2375" width="39.087502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
>
? ?
1
,在那里<年代vg height="13.55" id="M63" style="vertical-align:-2.29482pt;width:35.174999px;" version="1.1" viewbox="0 0 35.174999 13.55" width="35.174999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
>
0
是一个常数。因此,<年代pan class="equation" id="eq12">
上面的方程意味着函数<年代vg height="13.45" id="M65" style="vertical-align:-2.21957pt;width:24.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.6 13.45" width="24.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
在有限时间内收敛到零。让的轨迹(<一个href="#EEq8">8一个>下次)相交轴<年代vg height="13.45" id="M66" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
0
在点<年代vg height="14.6" id="M67" style="vertical-align:-3.13504pt;width:30.6875px;" version="1.1" viewbox="0 0 30.6875 14.6" width="30.6875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
1
)
。从特征方程的根,<年代vg height="17.674999" id="M68" style="vertical-align:-3.13504pt;width:104.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 104.6 17.674999" width="104.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
2
+
? ?
1
? ?
+
? ?
2
=
0
,是稳定的,我们知道螺旋轨迹收敛的等价点和行为<年代vg height="13.45" id="M69" style="vertical-align:-2.21957pt;width:24.6px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.6 13.45" width="24.6" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
单调变化。因此,<年代pan class="equation" id="eq13">
扩展到半平面轨迹<年代vg height="13.45" id="M71" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
<
0
类似的推理实现后连续穿过轴<年代vg height="13.45" id="M72" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
0
满足不等式<年代vg height="15.05" id="M73" style="vertical-align:-3.49493pt;width:140.6875px;" version="1.1" viewbox="0 0 140.6875 15.05" width="140.6875" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
|
? ?
(
? ?
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+
1
)
|
/
|
? ?
(
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)
|
=
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<
1
。因此,解决交叉轴<年代vg height="13.45" id="M74" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
0
从象限二象限的我,从第四象限第三象限。系统的每一个轨迹穿过轴<年代vg height="13.45" id="M75" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
0
在有限的时间。之后将这些路径<年代vg height="13.45" id="M76" style="vertical-align:-2.21957pt;width:51.799999px;" version="1.1" viewbox="0 0 51.799999 13.45" width="51.799999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
? ?
(
? ?
)
=
0
,得到系统的相图,如图<一个href="//www.newsama.com/journals/jcse/2012/564906/fig1/" target="_blank">1一个>。该算法的特点是扭曲的相图在起源和无限环绕原点。根据黎凡特的论文(<一个href="#B14">14一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -16一个>),总收敛时间估计<年代pan class="equation" id="eq14">
因此,我们表明,该轨迹可以执行旋转原点在有限时间收敛到原点的相平面。有限时间收敛到原点是由于切换两种不同控制振幅随着轨迹接近原点(<一个href="#B18">18一个>]。这个定理的证明是完成了。年代pan>