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Data-Driven Sliding Mode Control for Partially Unknown Nonlinear Systems
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OA
AI
DOI：10.1002/rnc.70139.png)
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摘要
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本文提出了一种新颖的数据驱动控制框架，用于具有部分未知动力学和有界扰动的多输入多输出（MIMO）非线性系统。在实际场景中，由于模型信息有限和扰动不可预测，系统非线性项的精确抵消通常难以实现。为应对这一挑战，将滑模控制（SMC）适配到数据驱动环境中，以确保鲁棒稳定性。所提出的框架包含两个关键组成部分：一个数据驱动鲁棒控制器，用于将系统状态轨迹驱动至预定义的滑模面，以及一个名义控制器，通过数据驱动半定规划（SDP）综合而成，以维持稳定的滑模运动。广泛的仿真研究证明，所提出的方法在性能上优于基于近似非线性抵消的最先进数据驱动控制方法，以及经典的深度Q网络（DQN）强化学习算法，实现了更优的鲁棒性和稳定性性能。
Keyword:
data-driven control
nonlinear cancellation
nonlinear system
robust control
sliding mode control
AI总结
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期刊
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3.2
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机构
引用论文
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