[發明專利]基于RBF神經網絡的微陀螺儀系統超扭曲滑模控制方法

在審

• 申請號: 201810915659.8
• 申請日: 2018-08-13
• 公開（公告）號: CN109062046A
• 公開（公告）日: 2018-12-21
• 發明（設計）人: 馮治琳;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

本發明公開了一種基于RBF神經網絡的微陀螺儀系統超扭曲滑模控制方法，其特征是，包括如下步驟：1）建立微陀螺儀系統的無量綱動力學方程，并將無量綱動力學方程轉化為其向量形式的等效模型；2）設計微陀螺儀系統的RBF神經網絡超扭曲滑模控制器，其中，控制器由等效控制器和超扭曲滑模控制器組成；3）采用Lyapunov穩定性理論設計RBF神經網絡權重的自適應算法。優點：不但能夠確保系統能夠在有限時間內快速收斂，達到穩定狀態，而且利用RBF設計網絡去逼近系統的未知模型，簡化了控制系統的設計，降低了控制器設計對系統精確模型的要求。

技術領域

本發明涉及一種基于RBF神經網絡的微陀螺儀系統超扭曲滑模控制方法， 屬于微陀螺儀控制技術領域。

背景技術

陀螺是慣性導航和慣性制導系統的基本測量元件。微陀螺因其在成本、體 積、結構等方面存在巨大的優勢，從而被廣泛地應用在航海、航天、航空及油 田勘測開發和陸地車輛的導航與定位等民用、軍事領域中。因其在設計和制造 中存在誤差和溫度的影響,會導致原件特性和設計之間的差異，從而導致陀螺儀 系統靈敏度和精度的降低,微陀螺儀控制的主要問題是補償制造誤差和測量角速 度。經過幾十年的研究發展，微陀螺儀雖然在結構設計和精度等方面取得了顯 著的進步，但是由于其設計原理本身的局限性及工藝加工精度自身的限制，使 得微陀螺儀的發展難以取得質的飛躍。

并且對于實際的微陀螺系統而言，微陀螺無量綱模型中模型參數是未知的 或無法準確獲取的，所以在實施控制時，無法精確地實施所設計的控制器，因 此選取一種有效的方法對微陀螺未知模型的逼近也極為重要，使控制器的設計 不依賴于精確的數學模型。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷，提供一種基于RBF神 經網絡的微陀螺儀系統超扭曲滑模控制方法,改善微陀螺儀系統性能，提高其魯 棒性為，解決微陀螺儀現存在的缺陷和傳統控制方法不足等問題。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于RBF神經網絡的微陀螺儀系統 超扭曲滑模控制方法，其特征是，包括如下步驟：

1)建立微陀螺儀系統的無量綱動力學方程，并將無量綱動力學方程轉化為 其向量形式的等效模型；

2)設計微陀螺儀系統的RBF神經網絡超扭曲滑模控制器，控制器中的控制 律由等效控制律和超扭曲滑模控制律組成；

3)采用Lyapunov穩定性理論設計RBF神經網絡權重的自適應算法。

進一步的，所述步驟1)中微陀螺儀系統主要由被彈性材料支撐懸掛的質量 塊，靜電驅動裝置和感測裝置三部分組成，構成一個由質量塊和彈簧構成的有 阻尼振蕩系統，根據旋轉系中的牛頓定律，綜合考慮各種制造誤差等對微陀螺 的影響，再通過微陀螺儀的無量綱化處理，最終得到微陀螺儀的數學模型為：

上式中，m是質量塊的質量，x,y為質量塊在驅動軸和感測軸兩軸的位置向 量，表示位置向量的一階導數即速度向量，表示位置向量的二階導數即 加速度向量，d_xx,d_yy表示x,y兩軸的阻尼系數，k_xx,k_yy分別是x,y兩軸的彈簧系數， u_x,u_y是表示x,y兩軸的控制輸入，k_xy，d_xy是制造誤差引起的耦合彈簧系數和阻 尼系數，Ω_z表示微陀螺儀工作環境中的角速度，是科里奧利力；

將式(1)的兩側同時除以微陀螺基礎質量塊的質量m，參考長度q₀，兩軸 的共振頻率的平方ω₀²，得到無量綱化模型如下：

將式(2)改寫為如下向量形式：