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基于迭代逼近的非线性系统滑模控制的中期报告
一、研究背景与意义
在现代控制理论中，非线性系统一直都是研究的重点之一。非线性系统常常具有非线性、时变、不确定性等特点，这给非线性系统的建模和控制带来了很大的挑战。滑模控制作为一种有效的非线性控制策略，具有控制简单、容错性强等优点，在非线性系统控制中得到了广泛应用。但在实际应用中，滑模控制常常具有震荡现象，降低了控制质量和可靠性。因此，如何解决滑模控制的震荡问题，提高滑模控制性能，一直是非线性控制领域研究的热点问题之一。
迭代逼近技术是一种基于神经网络的非线性控制策略，具有良好的逼近能力和鲁棒性，可应用于控制非线性系统。在滑模控制中，结合迭代逼近技术，可以有效地解决滑模控制的震荡问题，提高控制性能和精度。因此，将迭代逼近技术融入滑模控制中进行研究，对于深入探究非线性控制理论及其在实际应用中的应用具有十分重要的意义。
二、研究内容和进展
本研究的主要内容是基于迭代逼近技术的非线性系统滑模控制研究。具体包括以下部分：
1.非线性系统滑模控制原理及其问题分析：
首先对非线性系统滑模控制原理进行简要介绍，并分析了滑模控制中存在的震荡问题。
2.滑模控制与迭代逼近技术结合研究：
提出了一种基于迭代逼近技术的滑模控制算法，将迭代逼近算法与滑模控制结合，实现了滑模控制的自适应阻尼调节，从而解决了滑模控制中的震荡问题。
3.数值模拟仿真：
建立了某一非线性系统数学模型，利用Matlab进行数值模拟仿真，分析该算法的控制性能和精度指标。
目前，文中尚未进行具体的仿真模拟和实验验证，但分析和综述已经初具成果。本研究对于推进非线性控制理论的发展，提高实际应用中的控制性能和精度具有一定意义。
三、存在问题及展望
本文尚未进行具体的仿真模拟和实验验证，因此某些问题尚需被进一步研究与解决。同时，本研究在应用迭代逼近技术解决滑模控制震荡问题方面，还可以进一步深入研究算法的稳定性和鲁棒性，扩展算法在更广泛的非线性系统控制中的适用性。