[發明專利]基于干擾觀測器的MEMS陀螺滑模抖振抑制方法

有效

• 申請號: 201711073626.5
• 申請日: 2017-11-05
• 公開（公告）號: CN107607102B
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 許斌;張睿;張安龍;劉瑞鑫;吳楓;成宇翔;邵添羿;趙萬良;谷叢;林建華;劉洋;慕容欣;劉美霞;應俊
• 申請（專利權）人: 西北工業大學;西北工業大學深圳研究院;上海航天控制技術研究所
• 主分類號: G01C19/5776
• 分類號: G01C19/5776;G01C25/00;G05B13/04
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于干擾觀測器的MEMS陀螺滑模抖振抑制方法，其特征在于包括以下步驟：

(a)考慮正交誤差的MEMS陀螺儀的動力學模型為：

其中，m為檢測質量塊的質量；Ω_z為陀螺輸入角速度；為靜電驅動力；x^*分別是MEMS陀螺儀檢測質量塊沿驅動軸的加速度，速度和位移；y^*分別是檢測質量塊沿檢測軸的加速度，速度和位移；d_xx，d_yy是阻尼系數；k_xx，k_yy是剛度系數；d_xy是阻尼耦合系數，k_xy是剛度耦合系數；

為提高機理分析準確度，對MEMS陀螺動力學模型進行無量綱化處理；取無量綱化時間t^*＝ω_ot，然后在式(1)兩邊同時除以參考頻率的平方參考長度q₀和檢測質量塊質量m，得到MEMS陀螺的無量綱化模型為

其中，

重新定義相關系統參數為

則MEMS陀螺的無量綱化模型化簡為

令A＝2S-D，B＝Ω²-K，考慮環境因素和未建模因素造成的參數波動以及外部干擾的影響，則式(4)表示為

所述的無量綱化模型由狀態變量q＝[x y]^T和控制輸入u＝[u_x u_y]^T組成；其中，x，y分別為無量綱化后檢測質量塊沿驅動軸和檢測軸的運動位移；u_x u_y分別表示無量綱化后施加在驅動軸和檢測軸的力；A、B、C是模型的參數，且其值與陀螺儀的結構參數和動力學特性有關；P為模型參數不確定帶來的未知動力學，且ΔA，ΔB為環境因素和未建模因素造成的未知的參數波動；d(t)為外部干擾；

(b)構造神經網絡逼近有

其中，X_in是神經網絡的輸入向量，且為神經網絡的權值矩陣；θ(X_in)為M維基向量；基向量的第i個元素為

其中，X_mi，σ_i分別是該高斯函數的中心和標準差，且

定義最優估計參數w^*為

其中，ψ是w的集合；

因此，動力學模型的不確定項表示為

其中，ε為神經網絡的逼近誤差；

且不確定項的估計誤差為

其中，且

(c)定義神經網絡預測誤差為

其中，為的估計值；

對式(11)求一階導數，有

由于式(5)的平行估計模型設計為

其中，為外部干擾d(t)的估計值；K_z為正定矩陣；

定義輔助變量

z＝d-K_dξ_nn (14)

其中，K_d為正定矩陣；

考慮式(12)和式(13)，式(14)的一階導數為

其中，且

設計的估計值為

其中，K_nn為正定矩陣；

則干擾觀測器為

(d)建立MEMS陀螺的動力學參考模型為

其中，q_d為參考振動位移信號，為q_d的二階導數；A_x，A_y分別為檢測質量塊沿驅動軸和檢測軸振動的參考振幅；ω_x，ω_y分別為檢測質量塊沿驅動軸和檢測軸振動的參考角頻率；

構建跟蹤誤差為

e＝q-q_d (19)

定義滑模面

其中，β滿足Hurwitz條件；則

滑模控制器設計為

其中，K₀為正定矩陣；

將控制器式(22)代入式(21)，有

考慮神經網絡預測誤差式(11)和滑模函數式(20)，設計神經網絡權值的復合學習律為

其中，r₁，r₂，r₃，δ為正常數；

(e)根據得到的控制器式(22)和復合學習權重更新律式(24)，返回到MEMS陀螺的動力學模型式(5)，對陀螺檢測質量塊的振動位移和速度進行跟蹤控制。