[發明專利]微陀螺儀的神經網絡全局滑模控制方法

無效

• 申請號: 201310419400.1
• 申請日: 2013-09-13
• 公開（公告）號: CN103529701A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: 儲云迪;費峻濤
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明涉及微陀螺儀的控制方法，特別是涉及微陀螺儀的神經網絡全局滑模控制方法。

背景技術

微陀螺儀是慣性導航和慣性制導系統的基本測量元件。因其在體積和成本方面的巨大優勢，微陀螺儀廣泛應用于航空、航天、汽車、生物醫學、軍事以及消費電子領域。但是，由于設計與制造中的誤差存在和溫度擾動，會造成原件特性與設計之間的差異，降低了微陀螺儀系統的性能。微陀螺儀本身屬于多輸入多輸出系統并且系統參數存在不確定性以及易受外界環境的影響。補償制造誤差和測量角速度成為微陀螺儀控制的主要問題，有必要對微陀螺儀系統進行動態補償和調整。

目前有將各種先進控制方法應用到微陀螺儀的控制當中，典型的有自適應控制和滑模控制方法。這些先進方法一方面補償了制作誤差引起的正交誤差，另一方面實現了對微陀螺儀的軌跡控制。但自適應控制對外界擾動的魯棒性很低，易使系統變得不穩定。

由此可見，上述現有的陀螺儀在使用上，顯然仍存在有不便與缺陷，而亟待加以進一步改進。為了解決現有的陀螺儀在使用上存在的問題，相關廠商莫不費盡心思來謀求解決之道，但長久以來一直未見適用的設計被發展完成。

發明內容

本發明的目的在于，克服現有的微陀螺儀控制方法存在的缺陷，特別是提高微陀螺儀系統在存在模型不確定、參數攝動以及外界噪聲等各種干擾，在消除系統抖振的情況下而不影響理想軌跡的追蹤性能和整個系統的魯棒性，提供一種微陀螺儀的神經網絡全局滑模控制方法。

本發明采用的技術方案是：

微陀螺儀的神經網絡全局滑模控制方法，包括如下步驟：

1）建立微陀螺儀的理想動力學方程；

2）根據旋轉系中的牛頓定律建立微陀螺儀的無量綱動力學方程；

3）建立神經網絡全局滑模控制系統，基于神經網絡全局滑模控制設計控制律，將其作為微陀螺儀的控制輸入，包括如下步驟

3-1）設計全局動態滑模面s為：

其中，e為跟蹤誤差，e＝q-q_m，q為微陀螺儀運動軌跡，q_m為理想軌跡

f(t)是為了達到全局滑模面而設計的函數，f(t)＝f(0)e^-kt

c為滑模系數，k為常數；

3-2）設計神經網絡全局滑模控制律u₁，使微陀螺儀實際軌跡跟蹤上理想軌跡，

u₁＝u_eq+u_vs+u_n

其中，

其中M，K為微陀螺儀向量方程中的參量，q為微陀螺儀的實際運動軌跡，u_n是RBF神經網絡的輸出，是神經網絡中被估計的權重向量，φ(x)＝[φ₁(x),φ₂(x)...φ_n(x)]^T是高斯函數，n表示神經網絡隱層節點的個數，R=-(-q..m+cq.m)]]>

4）采用lyapunov函數理論，設計自適應律，驗證所述神經網絡全局滑模控制系統的漸進穩定性

所述lyapunov函數V設計為：

自適應律設計為：

其中，r是學習速率，ω＝[ω₁,ω₂...ω_n]^T是神經網絡中的權重向量，是被估計的權重向量的誤差，

前述的步驟1）中，微陀螺儀的理想動力學方程為：

x_m＝A₁sin(w₁t),y_m＝A₂sin(w₂t)