微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法技术

本发明专利技术公开了一种微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，基于反演设计的优势，在Lyapunov稳定性理论证明的基础上，通过“回归法”逐步得到系统的控制律，模糊控制不需要依赖被控对象的数学模型，而且将自适应算法和模糊控制算法相结合，避免了模糊控制的不能及时进行参数调整的缺点，使控制器具有了学习能力，在控制过程中参数拥有自我学习和调整的能力。本发明专利技术方法能够有效改善微陀螺仪系统的追踪性能，保证系统全局的稳定性，提高系统的鲁棒性和可靠性，避免对被控系统模型的依赖性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，基于反演设计的优势，在Lyapunov稳定性理论证明的基础上，通过“回归法”逐步得到系统的控制律，模糊控制不需要依赖被控对象的数学模型，而且将自适应算法和模糊控制算法相结合，避免了模糊控制的不能及时进行参数调整的缺点，使控制器具有了学习能力，在控制过程中参数拥有自我学习和调整的能力。本专利技术方法能够有效改善微陀螺仪系统的追踪性能，保证系统全局的稳定性，提高系统的鲁棒性和可靠性，避免对被控系统模型的依赖性。【专利说明】
本专利技术涉及微陀螺仪的控制系统，具体地说是一种。
技术介绍
微陀螺仪是测量惯性导航和惯性制导系统角速度的传感器，因其在结构、体积、成本方面的优势而广泛应用在航空、航天、航海和陆地车辆的导航与定位及油田勘探开发等军事、民用领域中，是各国重点发展的技术之一。但是，由于生产制造过程中的误差存在和外界环境温度的影响，造成原件特性与设计之间的差异，导致存在耦合的刚度系数和阻尼系数，降低了微陀螺仪的灵敏度和精度。此外，陀螺仪自身属于多输入多输出系统，存在参数的不确定性和外界干扰对系统参数的造成的波动，因此，减少控制器对系统参数的依赖性和外界干扰成为微陀螺仪控制的主要问题之一。而在传统的滑模控制方法中，控制器的选取依赖于被控对象的参数。在反演自适应模糊滑模控制方法中，反演控制是将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统，然后为每个子系统分别设计李亚普诺夫函数和中间虚拟控制量，一直“后退”到整个子系统，直到完成整个控制律的设计。在整个反演设计过程中完成针对微陀螺传感器系统的自适应模糊控制律和滑模控制律。模糊控制不需要依赖被控对象的数学模型，但其缺点在于不具有学习能力，而将自适应算法和模糊控制算法相结合，有效避免了模糊控制的不能及时进行参数调整的缺点，使控制器具有了学习能力，在控制过程中参数拥有自我学习和调整的能力。采用自适应模糊滑模控制去模糊逼近被控对象的模型部分，使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型。并且利用自适应模糊控制方法，通过将滑模控制器中的切换项进行模糊逼近，可将切换项连续化，从而有效降低抖振。滑模控制通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动，使系统在受到参数摄动和外界干扰时具有不变性。但是，迄今为止，反演自适应模糊滑模控制在微陀螺仪系统中尚未得到应用。
技术实现思路
本专利技术提供了一种，将反演自适应模糊滑模控制方法应用到微陀螺仪系统中，以避免控制系统对微陀螺仪的模型的依赖性，补偿制造误差和环境干扰，确保整个控制系统的全局渐进稳定性，提高了系统的可靠性和对参数变化的鲁棒性。本专利技术采用的技术方案是:，包括以下步骤:I)建立微陀螺仪的非量纲动力学状态方程；2)设计反演自适应模糊滑模控制器，具体步骤如下:2-1)设计反演滑模控制器，包括:2-1-1)定义跟踪误差函数ei和e2分别为:【权利要求】1.，其特征在于，包括以下步骤: O建立微陀螺仪的非量纲动力学状态方程； 2)设计反演自适应模糊滑模控制器，具体步骤如下: 2-1)设计反演滑模控制器，包括: 2-1-1)定义跟踪误差函数ei和e2分别为: 2.根据权利要求1所述的微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制系统，其特征在于，所述步骤I)中，微陀螺仪的非量纲动力学状态方程的构建过程为: 1-1)假定微陀螺仪系统的输入角速度在足够长的时间内保持不变，得到微陀螺仪的动力学方程如下: 【文档编号】G05B13/04GK103885339SQ201410109050【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月21日 优先权日:2014年3月21日 【专利技术者】袁珠莉, 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】
微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤：1）建立微陀螺仪的非量纲动力学状态方程；2）设计反演自适应模糊滑模控制器，具体步骤如下：2‑1）设计反演滑模控制器，包括：2‑1‑1）定义跟踪误差函数e1和e2分别为：e1=x1-re2=x2-α1---(7)]]>其中，α1为虚拟控制量，r为期望函数；2‑1‑2）针对跟踪误差系统e1，选取Lyapunov函数V1，并计算其导数所述Lyapunov函数V1为：V1=12e1Te1---(9)]]>所述为：V·1=-c1e1Te1+e1Te2---(10)]]>其中，c1为误差系数，当e2＝0时，满足负定性，满足全局渐进稳定，跟踪误差e1渐进收敛到零；2‑1‑3）定义Lyapunov函数V2，并计算其导数所述Lyapunov函数V2为：V2=V1+12sTs---(11)]]>所述为：V·2=-c1e1Te1-1ce2Te2+sT[(c+1c)e2+c(α1-r·)+u+F(t)-α·1+f]---(14)]]>其中，c为滑模项系数，s为滑模面函数，f＝‑(D+2Ω)x2‑Kx1；2‑1‑4）基于指数趋近律，设计反演滑模控制器，滑模面函数s满足：s·=-ρs-ksgn(s)---(15)]]>其中，ρ、k为趋近律参数，满足ρ＞0,k＞0；根据Lyapunov稳定定理设计反演滑模控制器的控制律φ1如式（16）所示：φ1=-[(1c+c)e2+c(α1-r·)-α·1]-Fmax-Φ-ρs-ksgn(s)---(16)]]>其中，Fmax为系统的不确定性和外来干扰的上限，Φ为模糊函数；2‑1‑5）将所述步骤2‑1‑4）得到的反演滑模控制律φ1作为微陀螺仪的控制输入带入到Lyapunov函数V2的导数所述中包含非线性函数f，f包含微陀螺仪系统的建模信息；2‑2）对反演滑模控制器进行模糊化，具体为：2‑2‑1）假设模糊系统由N条模糊规则构成，第i条模糊规则表达形式为：Ri:IF x1 isand….xn isthen y is Bi(i＝1,2,.......,N)其中，为xj(j＝1,2,.......,n)的隶属度函数，则模糊系统的输出为：其中，ξ＝[ξ1(x) ξ2(x)...ξN(x)]T，θ＝[θ1 θ2...θN]T，θ为自适应模糊参数；2‑2‑2）用模糊系统逼近非线性函数f的x轴输出，用模糊系统逼近非线性函数f的y轴输出，相应的模糊系统设计为：2‑2‑3）定义模糊函数Φ如下：其中，ξT(x)=ξ1T00ξ2T,]]>自适应模糊参数θ=θ1θ2,]]>2‑2‑4）定义最优自适应模糊参数为θ*，则最优模糊函数Φ*为，Φ*=ξT(x)θ*，用模糊函数Φ逼近非线性函数f，对于给定的任意小的常量ε(ε＞0)，如下不等式成立：||f‑Φ*||≤ε；2‑3）基于Lyapunov稳定性理论，设计模糊自适应律，所述Lyapunov函数V为V=12e1Te1+12sTs+12τθ~Tθ~=V2+12τθ~Tθ~---(21)]]>其中，τ为自适应调节参数，为自适应模糊参数误差，所述模糊自适应律为：θ·=τ(sTξT(x))T-2γθ---(24)]]>其中，γ(γ＞0)为自适应律的第二个调节参数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：袁珠莉，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：江苏;32