付兴建，于士贤

（北京信息科技大学 自动化学院，北京 100192）

随着现代控制系统规模的不断扩大，系统的机械复杂度和环境复杂度越来越高，整个系统往往呈现出复杂的非线性和不确定性。不确定性的存在使得传统控制理论很难或者无法设计出满足性能要求的控制系统。近些年来，很多学者针对不确定系统设计了各种各样的控制系统[1-4]，并取得了较好的效果。

滑模控制的基本原理是根据系统当前的状态有目的地改变系统的“结构”，使系统按照预定的“滑动模态”的状态轨迹运动，故称滑模控制是一种变结构控制。由于滑模控制具有“不变性”，当系统处于滑动模态运动状态时，系统动力学行为完全由设计的“滑动模态”决定，而与系统内部参数的不确定性和外部扰动无关，此时系统具有完全鲁棒性，使其在不确定系统的控制中得到广泛应用[5-7]，并取得了较好的效果。但是滑模控制存在一个较为严重的缺点，就是当系统状态轨迹到达滑模面后，难以严格地沿着滑模面向平衡点移动，而是会在滑模面两侧来回穿越，即发生抖振。一方面，抖振的存在会很容易激发系统的未建模特性，从而使控制性能下降甚至导致系统发散；另一方面，抖振的存在对于控制系统的硬件也具有一定的损伤，导致控制系统的寿命大大缩短。对此，文献[8]利用BP神经网络的输出来调整离散指数趋近律中的到达速度常数和趋近速度指数；文献[9]针对板球系统，设计了一种基于蚁群的直接自适应模糊滑模控制器；……