微陀螺仪的神经网络全局滑模控制方法技术

本发明专利技术公开了一种微陀螺仪的神经网络全局滑模控制方法，建立神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将其作为微陀螺仪的控制输入，并基于Lyapunov函数理论设计自适应律，验证闭环系统的稳定性。全局滑模控制通过设计动态非线性滑模面来实现，其消除滑模控制的到达运动阶段不具有鲁棒性的缺点，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性，神经网络全局滑模控制利用全局滑模控制和神经网络的智能控制功能，以降低各自的缺点。本发明专利技术简化了滑模系数的选取，提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，使闭环控制系统具有了全局鲁棒性，并消除了滑模控制中的抖振，为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，建立神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将其作为微陀螺仪的控制输入，并基于Lyapunov函数理论设计自适应律，验证闭环系统的稳定性。全局滑模控制通过设计动态非线性滑模面来实现，其消除滑模控制的到达运动阶段不具有鲁棒性的缺点，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性，神经网络全局滑模控制利用全局滑模控制和神经网络的智能控制功能，以降低各自的缺点。本专利技术简化了滑模系数的选取，提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，使闭环控制系统具有了全局鲁棒性，并消除了滑模控制中的抖振，为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。【专利说明】CN 103529701 A书明说1/7页
本专利技术涉及微陀螺仪的控制方法，特别是涉及微陀螺仪的神经网络全局滑模控制 方法。
技术介绍
微陀螺仪是惯性导航和惯性制导系统的基本测量元件。因其在体积和成本方面的 巨大优势，微陀螺仪广泛应用于航空、航天、汽车、生物医学、军事以及消费电子领域。但是， 由于设计与制造中的误差存在和温度扰动，会造成原件特性与设计之间的差异，降低了微 陀螺仪系统的性能。微陀螺仪本身属于多输入多输出系统并且系统参数存在不确定性以及 易受外界环境的影响。补偿制造误差和测量角速度成为微陀螺仪控制的主要问题，有必要 对微陀螺仪系统进行动态补偿和调整。目前有将各种先进控制方法应用到微陀螺仪的控制当中，典型的有自适应控制和 滑模控制方法。这些先进方法一方面补偿了制作误差引起的正交误差，另一方面实现了对 微陀螺仪的轨迹控制。但自适应控制对外界扰动的鲁棒性很低，易使系统变得不稳定。由此可见，上述现有的陀螺仪在使用上，显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进 一步改进。为了解决现有的陀螺仪在使用上存在的问题，相关厂商莫不费尽心思来谋求解 决之道，但长久以来一直未见适用的设计被发展完成。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，克服现有的微陀螺仪控制方法存在的缺陷，特别是提高微陀 螺仪系统在存在模型不确定、参数摄动以及外界噪声等各种干扰，在消除系统抖振的情况 下而不影响理想轨迹的追踪性能和整个系统的鲁棒性，提供一种微陀螺仪的神经网络全局 滑模控制方法。本专利技术采用的技术方案是：，包括如下步骤：I)建立微陀螺仪的理想动力学方程；2)根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；3)建立神经网络全局滑模控制系统，基于神经网络全局滑模控制设计控制律，将 其作为微陀螺仪的控制输入，包括如下步骤3-1)设计全局动态滑模面s为= + ⑴其中，e为跟踪误差，e = q-qffl, q为微陀螺仪运动轨迹，Qffl为理想轨迹f(t)是为了达到全局滑模面而设计的函数，f(t) = f (0)e_ktc为滑模系数，k为常数；3-2)设计神经网络全局滑模控制律U1，使微陀螺仪实际轨迹跟踪上理想轨迹，U1 = ueq+uvs+un其中，4【权利要求】1.，其特征在于，包括如下步骤：.1)建立微陀螺仪的理想动力学方程；.2)根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；.3)建立神经网络全局滑模控制系统，基于神经网络全局滑模控制设计控制律，将其作为微陀螺仪的控制输入，包括如下步骤.3-1)设计全局动态滑模面s为： 2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤I)中，微陀螺仪的理想动力学方程为：xm = A1Sin (wjt)，ym = A2Sin (w2t)其中WpW2分别是微陀螺仪在X轴和y轴方向上的振动频率,W1幸W2,且都不为零,A1^ A2分别为微陀螺仪在X轴和y轴方向上的振幅，t是时间；写成向量形式为：Hq,,,其中， 3.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤2)中，建立微陀螺仪的无量纲动力学方程具体为，.2-1)考虑到制造缺陷和加工误差，实际微陀螺仪的集总参数数学模型为 4.根据权利要求1或3所述的，其特征在于，神经网络用来估计外部的干扰，外部干扰d设计为： d = co、（x) + €，^为映射误差。【文档编号】G05B13/04GK103529701SQ201310419400【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年9月13日 优先权日:2013年9月13日 【专利技术者】储云迪, 费峻涛 申请人:河海大学常州校区本文档来自技高网...

【技术保护点】
微陀螺仪的神经网络全局滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立微陀螺仪的理想动力学方程；2）根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；3）建立神经网络全局滑模控制系统，基于神经网络全局滑模控制设计控制律，将其作为微陀螺仪的控制输入，包括如下步骤3?1）设计全局动态滑模面s为：其中，e为跟踪误差，e＝q?qm，q为微陀螺仪运动轨迹，qm为理想轨迹，f(t)是为了达到全局滑模面而设计的函数，f(t)＝f(0)e?kt，c为滑模系数，k为常数；3?2）设计神经网络全局滑模控制律u1，使微陀螺仪实际轨迹跟踪上理想轨迹，u1＝ueq+uvs+un????????（8）其中，其中，M，K为微陀螺仪向量方程中的参量，q为微陀螺仪的实际运动轨迹，un是RBF神经网络的输出，是神经网络中被估计的权重向量，φ(x)＝[φ1(x),φ2(x)...φn(x)]T是高斯函数，n表示神经网络隐层节点的个数，R=-(-q..m+cq.m);4）采用lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述神经网络全局滑模控制系统的渐进稳定性所述lyapunov函数V设计为：自适应律设计为：其中，r是学习速率，ω＝[ω1,ω2...ωn]T是神经网络中的权重向量，是被估计的权 重向量的误差，FDA0000381594070000011.jpg,FDA0000381594070000012.jpg,FDA0000381594070000013.jpg,FDA0000381594070000015.jpg,FDA0000381594070000016.jpg,FDA0000381594070000017.jpg,FDA0000381594070000018.jpg,FDA0000381594070000021.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：储云迪，费峻涛，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：