微陀螺仪的自适应模糊神经全局快速终端滑模控制方法技术

技术编号:9738458 阅读:191 留言:0更新日期:2014-03-06 12:38
本发明专利技术公开了一种微陀螺仪的自适应模糊神经全局快速终端滑模控制方法,本发明专利技术在于将全局快速终端滑模控制与自适应控制相结合,根据李雅普诺夫稳定性方法设计全局快速终端滑模控制律,使系统状态能够在很短的有限时间内收敛到平衡点,同时利用自适应控制辨识出微陀螺仪的角速度和其它系统参数,进一步考虑当模型误差和外界干扰的上界未知的情形,利用模糊神经网络学习的功能对微陀螺仪系统的不确定项和外界干扰的上界进行自适应学习,实现了对建模误差和不确定干扰的自动跟踪。本发明专利技术在保证收敛速度和跟踪性能的同时,对外界干扰具有较强的鲁棒性和自适应能力。

【技术实现步骤摘要】

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。此外,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。而传统的控制方法集中于驱动轴振荡幅值和频率的稳定控制及两轴频率匹配上,不能很好地解决微陀螺仪动态方程的缺陷。国际上的文章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。自适应控制是在被控对象的模型知识或环境知识知之不全甚至知之甚少的情况下,使系统能够自动地工作于最优或接近于最优的运行状态,给出高品质的控制性能。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。滑模变结构控制的本质上是一类特殊的非线性控制,其非线性表现为控制的不连续性,这种控制策略和其它控制的不同之处在于系统的结构并不固定,而是可以根据系统在动态过程中依照系统的当前状态有目的地不断变化,迫使系统按照预定的滑动模态的状态轨迹运动。该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑模面后,难于严格地沿着滑模面向着平衡点滑动,而是在滑模面两侧来回穿越,从而产生颤动。
技术实现思路
本专利技术针对含有建模误差和不确定干扰的微振动陀螺仪轨迹追踪控制,提出了一种,基于李雅普诺夫稳定性方法设计微陀螺仪参数矩阵的估计值和模糊神经网络权值的自适应算法,确保整个控制系统的全局稳定性,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)构建微陀螺仪系统的数学模型为:q + {D + 2D.)q + Kq=u + /(3)其中,q为微陀螺仪的质量块在驱动轴和感测轴两轴的位置向量,为微陀螺仪系统的输出;u为微陀螺仪的控制输入;D为阻尼矩阵在包含了两轴的固有频率和耦合的刚度系数;Q为角速率矩阵为系统的参数不确定性和外部干扰;2)构建全局快速终端滑模面s为:本文档来自技高网...

【技术保护点】
微陀螺仪的自适应模糊神经全局快速终端滑模控制方法,其特征在于,包括以下步骤;1)构建微陀螺仪系统的数学模型为:q··+(D+2Ω)q·+Kq=u+f---(3)其中,q为微陀螺仪的质量块在驱动轴和感测轴两轴的位置向量,为微陀螺仪系统的输出;u为微陀螺仪的控制输入;D为阻尼矩阵;K包含了两轴的固有频率和耦合的刚度系数;Ω为角速率矩阵;f为系统的参数不确定性和外部干扰;2)构建全局快速终端滑模面s为:s=e·+αe+βep2/p1---(6)其中,α=diag(α1,α2),β=diag(β1,β2)是滑模面常数;e=q?qr为跟踪误差;qr为质量块沿两轴的理想位置输出向量;q为微陀螺仪的两轴位置输出向量;p1,p2(p1>p2)为正奇数;3)构建自适应模糊神经全局快速终端滑模控制器:3?1)对于所述微陀螺仪系统,采用式(6)的滑模面,全局快速终端滑模控制律U由三个控制律组成:U=u0+u1+u2????(7)其中,u0=a+(D+2Ω)v+Kq,D,K,Ω为微陀螺仪的三个参数矩阵,u1=-Ws||s||,W=diag(w1,w2);W为滑模控制器参数;为系统的参数不确定性和外部干扰f的上界;3?2)由于微陀螺仪的三个参数矩阵D,K,Ω未知,根据自适应控制理论,用估计值替代参数矩阵D,K,Ω,并设计三个估计值的自适应算 法,在线实时更新估计值,则控制律u0调整为u“0:u0′=a+(D^+2Ω^)v+K^q;3?3)根据模糊神经网络理论,采用模糊神经网络来逼近系统的参数不确定性和外部干扰f的上界ρ(t),并设计模糊神经网络权值的自适应算法,在线实时更新模糊神经网络的输出,模糊神经网络的输出其中,是模糊神经网络的权值,φ(X)为模糊神经网络的归一化可信度,X=qq·T为模糊神经网络的输入,则控制律u2调整为u“2:u2′=-ρ^(t)s||s||;3?4)用所述步骤3?2)和步骤3?3)调整后的控制律u“0和u“2,代替步骤3?1)中的控制律u0和u2,得到自适应模糊神经全局快速终端滑模控制器的控制律U““U““=u“0+u1+u“2;3?5)将自适应模糊神经全局快速终端滑模控制器的控制律U““作为微陀螺仪系统的控制输入,带入微陀螺仪系统的数学模型中,实现对微陀螺仪系统的跟踪控制。FDA0000413504450000013.jpg,FDA0000413504450000015.jpg,FDA0000413504450000016.jpg,FDA0000413504450000022.jpg,FDA0000413504450000023.jpg...

【技术特征摘要】
1.微陀螺仪的自适应模糊神经全局快速终端滑模控制方法,其特征在于,包括以下步、骤; 1)构建微陀螺仪系统的数学模型为: 2.根据权利要求1所述的微陀螺仪的自适应模糊神...

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

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