Finite/fixed-time practical sliding mode: An event-triggered approach

控制理论(社会学) 滑模控制 沉降时间 控制器(灌溉) 可达性 计算机科学 模式(计算机接口) 趋同(经济学) 区间(图论) 功能(生物学) 数学 控制(管理) 算法 控制工程 工程类 非线性系统 物理 阶跃响应 量子力学 人工智能 操作系统 农学 组合数学 生物 进化生物学 经济 经济增长
作者
Feida Song,Leimin Wang,Qingyi Wang,Shiping Wen
出处
期刊:Information Sciences [Elsevier BV]
卷期号:631: 241-255 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.ins.2023.02.072
摘要

This paper proposes a unified event-triggered sliding-mode control framework to attain the finite/fixed-time reachability of practical sliding-mode band. In event-triggered sliding-mode control, the practical sliding mode makes the size of the sliding-mode band dependent on the event function rather than the disturbance bound and sampling interval and provides better control performance due to this advantage. Under this paper's unified framework, the predesigned practical sliding-mode band can be respectively reached within a finite/fixed time by choosing different parameters. Then, different from the asymptotical convergence obtained in other investigations, the ultimate finite-time stability of the controlled system can be guaranteed. In the sliding phase, by adjusting the initial value of integration for settling time from initial value of the controlled system to the point where the sliding phase starts, a more precise estimation to settling time is obtained and can be generalized to different kinds of systems. In addition, in comparison to other results in finite-time event-triggered sliding-mode control, signum function is subtracted from the measurement error which eliminates the Zeno phenomenon and ensures the reliable operation of the digital controller in reality. Finally, a numerical example is given to verify the effectiveness of the theoretical results.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
2秒前
5秒前
6秒前
chifer发布了新的文献求助10
7秒前
wang完成签到 ,获得积分10
8秒前
科研通AI2S应助汪进辉_Will采纳,获得10
8秒前
8秒前
yy111发布了新的文献求助10
9秒前
navi完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
DZS完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
英姑应助失眠鹤采纳,获得30
13秒前
yy111完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
CornellRong完成签到,获得积分10
14秒前
火柴盒完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
田様应助飘逸鞋子采纳,获得10
20秒前
123发布了新的文献求助10
20秒前
奔跑的黑熊仔应助Froid采纳,获得20
20秒前
21秒前
23秒前
全或无发布了新的文献求助10
24秒前
dongua发布了新的文献求助10
24秒前
迷你的书包完成签到,获得积分20
24秒前
25秒前
27秒前
kuku发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
FangLL完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
32秒前
32秒前
中西医泥巴浆完成签到 ,获得积分10
32秒前
烟花应助chifer采纳,获得10
32秒前
卷卷发布了新的文献求助10
33秒前
坚强飞扬完成签到,获得积分10
34秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576407
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9155989
关于积分的说明 19587510
捐赠科研通 7160410
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3264993
关于科研通互助平台的介绍 2430168
邀请新用户注册赠送积分活动 2255639