[發明專利]基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法

有效

• 申請號: 201910648375.1
• 申請日: 2019-07-18
• 公開（公告）號: CN110389530B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 許斌;張睿;壽瑩鑫
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 西安凱多思知識產權代理事務所(普通合伙) 61290
• 代理人: 劉新瓊

本發明涉及一種基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法，屬于智能化儀器儀表領域。該方法將陀螺儀動力學模型轉化為無量綱的動力學線性參數化模型；設計在線數據篩選方法選擇合適的歷史數據，并結合當前數據共同構建參數自適應律；采用區間激勵的方式松綁參數辨識對持續激勵條件的苛刻要求；設計控制器同時實現參數辨識和驅動控制。本發明設計的基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法可解決參數辨識難以獲取真值且對持續激勵要求嚴苛的問題，獲取精確的動力學模型，同時實現高精度陀螺儀驅動控制，進一步改善MEMS陀螺儀性能。

技術領域

本發明涉及一種MEMS陀螺儀的驅動控制方法，特別是涉及一種基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法，屬于智能化儀器儀表領域。

背景技術

實際工程中，精確的動力學模型是MEMS陀螺驅動控制系統設計和系統仿真的重要條件，其中模型參數的準確性直接影響驅動控制精度。因此有必要在驅動控制前對模型參數進行辨識。目前常用的MEMS陀螺參數辨識方法有兩種：(1)將動力學模型中的參數和狀態都納入Kalman濾波器的狀態向量，以MEMS陀螺檢測質量塊的位移作為量測量，采用擴展Kalman濾波器或無跡Kalman濾波器進行參數估計；(2)結合動力學參數辨識與驅動控制過程，基于驅動控制跟蹤誤差設計參數更新律，實現參數在線估計。而在實際工程中，第一種方法計算量偏大，對系統硬件要求高；第二種方法參數辨識精度有限，且要求參數更新律一直滿足持續激勵條件，這一條件難以保持。

《Adaptive nonsingular terminal sliding mode control of MEMS gyroscopebased on backstepping design》(Juntao Fei，Weifeng Yan and Yuzheng Yang，《International Journal of Adaptive Control Signal Processing》，2015)一文中提出了一種基于反步法的MEMS陀螺儀非奇異終端滑模控制方法，同時給出了動力學模型參數辨識結果。這種方法與上述第二種方法思路相同，所辨識的參數僅能保證穩態收斂，并不能確保最終收斂至參數的真值且持續激勵條件難以實現。

發明內容

要解決的技術問題

為克服現有技術辨識參數并不一定能收斂到真值且對持續激勵要求嚴苛的問題，本發明提出一種基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法。該方法設計一種數據篩選方法選擇合適的歷史數據，并結合當前數據共同構建參數自適應律；采用區間激勵的方式松綁了參數辨識對持續激勵條件的苛刻要求；設計控制器同時實現參數辨識和驅動控制。

技術方案

一種基于數據篩選的MEMS陀螺儀參數辨識驅動控制方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：考慮存在正交誤差的MEMS陀螺動力學模型為：

其中，m為檢測質量塊的質量；Ω_z為陀螺輸入角速度，和x^*分別為MEMS陀螺儀檢測質量塊沿驅動軸的加速度、速度和位移，和y^*分別為沿檢測軸的加速度、速度和位移，和為靜電驅動力，c_xx和c_yy為阻尼系數，k_xx和k_yy為剛度系數，和為非線性系數，c_xy和c_yx為阻尼耦合系數，k_xy和k_yx為剛度耦合系數；上述參數根據振動式硅微機械陀螺參數選取；