简介：Thispaperinvestigatestheproblemofglobaloutputfeedbackstabilizationforaclassoffeedforwardnonlinearsystemsvialinearsampled-datacontrol.Tosolvetheproblem,wefirstconstructalinearsampled-dataobserverandcontroller.Then,ascalinggainisintroducedintotheproposedobserverandcontroller.Finally,weusethesampled-dataoutputfeedbackdominationapproachtofindtheexplicitformulaforchoosingthescalinggainandthesamplingperiodwhichrenderstheclosed-loopsystemgloballyasymptoticallystable.Asimulationexampleisgiventodemonstratetheeffectivenessoftheproposeddesignprocedure.

简介：这份报纸论述设计基于的不可分的滑动模式(主义)的一个优化方法为低顺序的一个班的合成非线性的反馈(CNF)控制器有输入的线性系统浸透。最佳的CNF控制首先作为名字的控制被设计到高追踪速度的产量并且低射。为CNF控制法律的所有调节参数的选择被变成一个最小化问题并且由粒子群优化(PSO)自动地解决了算法。随后，不连续的控制法律被介绍拒绝匹配的骚乱。然后，最佳的ISM-CNF控制法律作为最佳的CNF控制法律和不连续的控制法律的和被完成。最佳的ISM-CNF控制器的有效性被与一步一步地设计的作比较验证。高追踪性能被把最佳的ISM-CNF控制器用于micromirror的追踪的控制完成。