1.一种基于数据驱动协同自适应滑模约束控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:建立d‑q轴坐标系下考虑端部效应的直线牵引系统的数学模型，在所述直线牵引系统的数学模型中加入修正端部效应项，获得修正后的直线牵引系统的数学模型，将所述修正后的直线牵引系统的数学模型转换为直线牵引系统的速度动力学模型，将所述速度动力学模型转换为基于数据驱动的广义非线性模型，并将所述广义非线性模型转换为线性模型；

S2:利用直线牵引系统误差构建滑模面，并在系统误差中设计抗饱和补偿器以消除执行器饱和；

S3:设计参数估计算法对所述滑模面进行参数自适应估计；

在S1中，在直线牵引系统的数学模型中加入修正端部效应项Q，获得修正后的直线牵引系统的数学模型如下：其中，修正端部效应项为

二次时间常数为Tr＝Lr/Rr；

将直线感应电机的控制过程与间接矢量控制等效，使直线感应电机指向d轴的转子磁通ψrd为0，并基于修正后的直线牵引系统的数学模型获得直线牵引系统的速度动力学模型如下：其中，v代表直线感应电机的速度，Ma代表运动物体的总质量，R代表粘滞摩擦和铁损系数对速度的影响，S代表外力扰动对速度的影响；

将多个具有不同外力干扰的直线感应电机组成的多个直线牵引系统视为具有固定通信拓扑的多智能体系统，每一个直线感应电机都可以看作是多智能体系统中的一个智能体，选择速度作为被控系统的输出，选择一次电压作为被控系统的输入，将第i个直线感应电机的数学模型转换为广义非线性模型如下：其中，vi(k)代表第i个直线感应电机的速度， 代表第i个直线感应电机的初级电压， 代表第i个直线感应电机的外力干扰，nv、nu、nf是未知阶数，fi(·)是第i个直线感应电机的未知函数；

假设所述广义非线性模型 vi(k)、fi(·)的偏导数连续，将广义非线性模型中的慢时变的伪偏导数参数 和 进行紧格式动态线性化处理，获得线性模型为在S2中，将滑模面表示为Si(k)＝λγi(k)，其中γi(k)代表系统误差，S(k)＝[S1(k),S2T T(k)...SN(k)] ，γ(k)＝[γ1(k),γ2(k)...γN(k)] ，S(k)＝λr(k)且γ(k)＝(L+M)·ξt(k)，计算ΔS(k+1)得ΔS(k+1)＝S(k+1)‑S(k)＝λ·(L+M)·(vd(k+1)‑v(k+1)‑ξ(k+1)‑vd(k)+v(k)+ξ(k))，在计算中删去vd(k+1)以及vd(k)，得ΔS(k+1)＝λ·(L+M)·(‑v(k+1)‑ξ(k+1)+v(k)+ξ(k))；

计算补偿信号 将其代入ΔS(k+1)计算公式得

令ΔS(k+1)＝0，得到等效控制律和反馈控制律如下：其中，

计算得到控制器如下：

其中， 和 是输入幅度约束的上下限， 和 是输入速率约束的上下限,1N＝T[1,1...1]为N维向量；

在S3中，定义慢时变的伪偏导数参数 和 根

据慢时变的伪偏导数参数构建输出观测器为 其中，

代表输出， 代表慢时变的伪偏导数参数，Ko代表观测器增益， 代表输出估计误差；

计算所述输出观测器的输出估计误差 基于所述输出估计误差获得参数估计算法为 其中，F＝1‑Ko在单位圆

2 ‑1

中， 表示参数估计误差，Γi(k)＝η(||Δui(k)|| +μ) ，0＜η＜1，μ是限制自适应参数变化的惩罚因子；

从输出观测器中获得k+1时间的实际输出vi(k+1)，同时采用两步延迟估计方法得到的近似解；

基于所述近似解计算实际输出 将实际输出表示为向

量形式为 其中，

2.一种基于数据驱动协同自适应滑模约束控制系统，其特征在于，包括：模型构建转换模块，所述模型构建转换模块用于建立d‑q轴坐标系下考虑端部效应的直线牵引系统的数学模型，在所述直线牵引系统的数学模型中加入修正端部效应项，获得修正后的直线牵引系统的数学模型，将所述修正后的直线牵引系统的数学模型转换为直线牵引系统的速度动力学模型，将所述速度动力学模型转换为基于数据驱动的广义非线性模型，并将所述广义非线性模型转换为线性模型；

滑模控制构建模块，所述滑模控制构建模块用于利用直线牵引系统的误差构建滑模面，并在系统误差中设计抗饱和补偿器以消除执行器饱和；

参数自适应估计模块，所述参数自适应估计模块用于设计参数估计算法对所述滑模面进行参数自适应估计，并消除执行器饱和，将滑模面边界限定在固定区域内；

所述模型构建转换模块包括模型修正单元，所述模型修正单元用于在所述直线牵引系统的数学模型中加入修正端部效应项Q，获得修正后的直线牵引系统的数学模型如下：其中，修正端部效应项为

二次时间常数为Tr＝Lr/Rr；

将直线感应电机的控制过程与间接矢量控制等效，使直线感应电机指向d轴的转子磁通ψrd为0，并基于修正后的直线牵引系统的数学模型获得直线牵引系统的速度动力学模型如下：其中，v代表直线感应电机的速度，Ma代表运动物体的总质量，R代表粘滞摩擦和铁损系数对速度的影响，S代表外力扰动对速度的影响；

将多个具有不同外力干扰的直线感应电机组成的多个直线牵引系统视为具有固定通信拓扑的多智能体系统，每一个直线感应电机都可以看作是多智能体系统中的一个智能体，选择速度作为被控系统的输出，选择一次电压作为被控系统的输入，将第i个直线感应电机的数学模型转换为广义非线性模型如下：其中，vi(k)代表第i个直线感应电机的速度， 代表第i个直线感应电机的初级电压， 代表第i个直线感应电机的外力干扰，nv、nu、nf是未知阶数，fi(·)是第i个直线感应电机的未知函数；

假设所述广义非线性模型 vi(k)、fi(·)的偏导数连续，将广义非线性模型中的慢时变的伪偏导数参数 和 进行紧格式动态线性化处理，获得线性模型为所述滑模控制构建模块包括抗饱和补偿单元，所述抗饱和补偿单元用于将滑模面表示为Si(k)＝λγi(k)，其中γi(k)代表系统误差，S(k)＝[S1(k)，S2(k)...SNT T(k)] ，γ(k)＝[γ1(k)，γ2(k)...γN(k)] ，S(k)＝λr(k)且γ(k)＝(L+M)·ξt(k)，计算ΔS(k+1)得ΔS(k+1)＝S(k+1)‑S(k)＝λ·(L+M)·(vd(k+1)‑v(k+1)‑ξ(k+1)‑vd(k)+v(k)+ξ(k))，在计算中删去vd(k+1)以及vd(k)，得ΔS(k+1)＝λ·(L+M)·(‑v(k+1)‑ξ(k+1)+v(k)+ξ(k))；

计算补偿信号 将其代入ΔS(k+1)计算公式得

令ΔS(k+1)＝0，得到等效控制律和反馈控制律如下：其中，

计算得到控制器如下：

其中， 和 是输入幅度约束的上下限， 和 是输入速率约束的上下限,1N＝T[1,1...1]为N维向量；

所述参数自适应估计模块用于定义慢时变的伪偏导数参数 和根据慢时变的伪偏导数参数构建输出观测器为

其中， 代表输出， 代表自适应参数，Ko代表观测

器增益， 代表输出估计误差；

计算所述输出观测器的输出估计误差 基于所述输出估计误差获得参数估计算法为 其中，F＝1‑Ko在单位圆

2 ‑1

中， 表示参数估计误差，Γi(k)＝η(||Δui(k)||+μ) ，0＜η＜1，μ是限制自适应参数变化的惩罚因子；

从输出观测器中获得k+1时间的实际输出vi(k+1)，同时采用两步延迟估计方法得到的近似解；

基于所述近似解计算实际输出 将实际输出表示为向

量形式为 其中，