在实际工业生产中,系统往往存在未知外界干扰和系统内部参数漂移等不确定性因素的影响,在此背景下,如何实现对不确定系统的控制一直都是控制领域的重要研究方向之一。实际系统与建模所得数学模型之间往往存在一定差距,这类差距是由于未知外界干扰以及无法建模的系统动态而引起的。而滑模控制作为当代控制理论的重要方法之一,其实现方法相对简单及对不确定性和干扰的强鲁棒性,因此,得到广泛了的研究,并取得了许多引人注目的成果,并在装备制造、电力电网、电机控制等众多领域均有普遍的应用。传统的滑模控制方法往往需要假设干扰的上界信息及干扰的导数的上界信息已知,然而实际系统的参数不确定性的大小与扰动的边界大小往往却是未知的,这很大程度上限制了滑模控制方法的实际运用。为此,本文将对模型不确定参数上界信息和干扰上界信息都未知或部分未知的非线性系统展开研究工作,把自适应控制、障碍函数和滑模控制方法相融合,得到基于障碍函数的自适应滑模控制律。文章主体内容和创新点如下所示:一、针对存在模型参数不确定的n阶非线性系统,研究了模型不确定参数与干扰的边界大小都是部分未知的非线性系统的滑模控制方法。选定滑动变量,设计出基于障碍函数的自适应滑模控制律来补偿未知外部扰动和系统不确定参数,并根据Lyapunov稳定判据来证明滑模变量渐近稳定收敛至预设的邻域中。二、针对控制方向未知的非线性系统,探究了模型不确定参数边界大小未知和控制方向未知的非线性系统的控制方法,并且引入了超平面的概念,设计出基于障碍函数的自适应Super-Twisting控制律来控制系统状态,通过超平面收敛于一个常数间接得出滑模变量渐近收敛至预设的邻域内,再使用Lyapunov稳定判据验证控制律达到预设要求。三、针对含有模型不确定参数的非线性系统,研究了模型不确定参数和干扰均未知的非线性系统的滑模控制问题。分别设计出基于障碍函数的自适应滑模控制律和Super-Twisting控制律来控制系统状态,引入“固定收敛时间”的概念,当时间大于“固定收敛时间”时,滑模变量稳定收敛到预设的邻域内并且不会再超出。最后,根据Lyapunov稳定判据证明控制律能使得系统渐近收敛。以上工作内容有以下的创新点:基于障碍函数的自适应滑模控制律不需要假设系统不确定性和干扰的上界信息已知,同时不需要使用低通滤波器;滑模变量在有限的时间内收敛于一个预设的零的邻域内且不再超出,且此邻域的大小不受干扰和系统不确定性的边界信息影响;所提出控制律的控制增益参数不会被高估,这很大程度上避免了抖振的产生。