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On adaptive sliding mode control without a priori bounded uncertainty

先验与后验 有界函数 控制理论(社会学) 数学 理论(学习稳定性) 自适应控制 滑模控制 数学优化 国家(计算机科学) 计算机科学 控制(管理) 算法 人工智能 非线性系统 数学分析 认识论 机器学习 物理 量子力学 哲学
作者
S. Roy,Simone Baldi,Leonid Fridman
出处
期刊:Automatica [Elsevier]
卷期号:111: 108650-108650 被引量:205
标识
DOI:10.1016/j.automatica.2019.108650
摘要

Adaptive Sliding Mode Control (ASMC) aims to adapt the switching gain in such a way to cope with possibly unknown uncertainty. In state-of-the-art ASMC methods, a priori boundedness of the uncertainty is crucial to ensure boundedness for the switching gain and uniformly ultimately boundedness. A priori bounded uncertainty might impose a priori bounds on the system state before obtaining closed-loop stability. A design removing this assumption is still missing in literature. A positive answer to this quest is given by this note where a novel ASMC methodology is proposed which does not require a priori bounded uncertainty. An illustrative example is presented to highlight the main features of the approach, after which a general class of Euler–Lagrange systems is taken as a case study to show the applicability of the proposed design.
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