微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?br> 【專利摘要】本發(fā)明公開了一種微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?。主要包含兩個(gè)部分：非奇異終端滑?？刂破骱湍：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償控制器。非奇異終端滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)，保證了系統(tǒng)能夠從任意初始狀態(tài)在有限時(shí)間內(nèi)到達(dá)滑模面和平衡點(diǎn)，提高了系統(tǒng)的收斂速度和穩(wěn)態(tài)跟蹤精度。同時(shí)，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線補(bǔ)償微陀螺儀參數(shù)建模誤差以及外界擾動(dòng)作用，用以提高追蹤性能。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線訓(xùn)練，其權(quán)值的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法基于李亞普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)，保證了追蹤性能和整個(gè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，本發(fā)明不但能改善微陀螺儀的軌跡跟蹤問題，而且可以有效抑制參數(shù)不確定性及外界干擾的影響，實(shí)現(xiàn)魯棒跟蹤。
【專利說明】微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?br>
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?，屬于 微陀螺儀的控制【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 微陀螺儀是慣性導(dǎo)航和慣性制導(dǎo)系統(tǒng)的基本測量元件，因其在體積和成本方面的 巨大優(yōu)勢，微陀螺儀廣泛應(yīng)用于航空、航天、汽車、生物醫(yī)學(xué)、軍事以及消費(fèi)電子領(lǐng)域。但是， 由于設(shè)計(jì)與制造中的誤差存在和溫度擾動(dòng)，會(huì)造成原件特性與設(shè)計(jì)之間的差異，降低了微 陀螺儀系統(tǒng)的性能。此外，微陀螺儀本身屬于多輸入多輸出系統(tǒng)并且系統(tǒng)參數(shù)存在不確定 性以及易受外界環(huán)境的影響。補(bǔ)償制造誤差和測量角速度成為微陀螺儀控制的主要問題， 有必要對(duì)微陀螺儀系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償和調(diào)整。而傳統(tǒng)的控制方法集中于驅(qū)動(dòng)軸振蕩幅值和 頻率的穩(wěn)定控制及兩軸頻率匹配上，不能很好地解決微陀螺儀動(dòng)態(tài)方程的缺陷。
[0003] 國際上的文章有將各種先進(jìn)控制方法應(yīng)用到微陀螺儀的控制當(dāng)中，典型的有自適 應(yīng)控制和滑?？刂品椒?。自適應(yīng)控制是在被控對(duì)象的模型知識(shí)或環(huán)境知識(shí)知之不全甚至知 之甚少的情況下，使系統(tǒng)能夠自動(dòng)地工作于最優(yōu)或接近于最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)，給出高品質(zhì)的 控制性能。但自適應(yīng)控制對(duì)外界擾動(dòng)的魯棒性很低，易使系統(tǒng)變得不穩(wěn)定?；Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控 制的本質(zhì)上是一類特殊的非線性控制，其非線性表現(xiàn)為控制的不連續(xù)性，這種控制策略和 其它控制的不同之處在于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)并不固定，而是可以根據(jù)系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)過程中依照系統(tǒng) 的當(dāng)前狀態(tài)有目的地不斷變化，迫使系統(tǒng)按照預(yù)定的滑動(dòng)模態(tài)的狀態(tài)軌跡運(yùn)動(dòng)。該方法的 缺點(diǎn)在于當(dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑模面后，難于嚴(yán)格地沿著滑模面向著平衡點(diǎn)滑動(dòng)，而是在滑模 面兩側(cè)來回穿越，從而產(chǎn)生顫動(dòng)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明針對(duì)含有建模誤差和不確定干擾的微振動(dòng)陀螺儀軌跡追蹤控制，提出了一 種自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒ǎ贚yapunov穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)的自適 應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂扑惴?，確保整個(gè)控制系統(tǒng)的全局漸進(jìn)穩(wěn)定性，提高了 系統(tǒng)的可靠性和對(duì)參數(shù)變化的魯棒性。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
[0006] 微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?，包括以下步驟；
[0007] 1)構(gòu)建微陀螺儀系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；
[0008] 2)構(gòu)建非奇異終端滑模面；
[0009] 3)構(gòu)建自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑模控制器，設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非 奇異終端滑模控制律；
[0010] 4)基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)矩陣的自適應(yīng)算法；
[0011] 5)將自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂坡勺饔糜谖⑼勇輧x系統(tǒng)的控制輸 入，并利用所述步驟4)的自適應(yīng)算法在線實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)微陀螺儀系統(tǒng)的跟蹤控制。
[0012] 前述的步驟1)構(gòu)建微陀螺儀系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型包括以下步驟：
[0013] 1-1)根據(jù)旋轉(zhuǎn)系中的牛頓定律，考慮進(jìn)制造缺陷和加工誤差，再通過模型的無量 綱化處理，得到實(shí)際微陀螺儀的集總參數(shù)數(shù)學(xué)模型為：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?，其特征在于，包括以下 步驟； 1) 構(gòu)建微陀螺儀系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型； 2) 構(gòu)建非奇異終端滑模面； 3) 構(gòu)建自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂破鳎O(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異 終端滑?？刂坡桑? 4) 基于李雅普諾夫穩(wěn)定性理論設(shè)計(jì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)矩陣的自適應(yīng)算法； 5) 將自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂坡勺饔糜谖⑼勇輧x系統(tǒng)的控制輸入，并 利用所述步驟4)的自適應(yīng)算法在線實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)對(duì)微陀螺儀系統(tǒng)的跟蹤控制。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒?， 其特征在于，所述步驟1)構(gòu)建微陀螺儀系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型包括以下步驟： 1-1)根據(jù)旋轉(zhuǎn)系中的牛頓定律，考慮進(jìn)制造缺陷和加工誤差，再通過模型的無量綱化 處理，得到實(shí)際微陀螺儀的集總參數(shù)數(shù)學(xué)模型為：
(1) 其中，q為微陀螺儀的質(zhì)量塊在驅(qū)動(dòng)軸和感測軸兩軸的位置向量，為微陀螺儀系統(tǒng)的輸 出，u為微陀螺儀的控制輸入，D為阻尼矩陣，K為剛度系數(shù)矩陣，Ω為角速率矩陣；d為外 界干擾； 1-2)考慮系統(tǒng)的參數(shù)不確定性和外部干擾的微陀螺儀系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為：
(3) 其中，f表示系統(tǒng)的參數(shù)不確定性和外解干擾，滿足：
(4) Λ D為慣性矩陣D+2Q的未知參數(shù)的不確定性，ΛΚ為慣性矩陣K的未知參數(shù)的不確定 性。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂品椒ǎ?其特征在于，所述步驟2)的非奇異終端滑模面s為：
(5) 其中，β，Ρρ Ρ2均為滑模面常數(shù)，e為跟蹤誤差，ρρ ρ2為奇數(shù)，且1 < ρ1；/ρ2 < 2。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑模控制方法， 其特征在于，所述步驟3)具體包括以下步驟： 3-1)對(duì)于所述步驟1)建立的微陀螺儀系統(tǒng)，采用式（5)的滑模面，設(shè)計(jì)非奇異終端滑 ?？刂坡?為：
(b) 其中，D，K，Ω為微陀螺儀的三個(gè)參數(shù)矩陣為質(zhì)量塊沿兩軸的理想位置輸出向量，Ks 為滑?？刂破鲄?shù)； 3-2)根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近系統(tǒng)的參數(shù)不確定性和外部干 擾f，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出7為：/ =泠幻 其中，.Y = k打?yàn)槟：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，#是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)矩陣，φ⑴稱 為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歸一化可信度； 3-3)設(shè)計(jì)自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑?？刂坡蓀為：
(11.)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的微陀螺儀的自適應(yīng)模糊神經(jīng)補(bǔ)償非奇異終端滑模控制方法， 其特征在于，所述步驟4)中： 所述李雅普諾夫函數(shù)V選為：
(15) 其中，tr( ·)表示矩陣的求跡運(yùn)算，η為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率，皮是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 連接權(quán)矩陣的估計(jì)誤差； 所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)矩陣的自適應(yīng)算法為：
(12)。
【文檔編號(hào)】G05B13/04GK104122794SQ201410313594
【公開日】2014年10月29日 申請(qǐng)日期:2014年7月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月2日
【發(fā)明者】嚴(yán)維鋒, 費(fèi)峻濤 申請(qǐng)人:河海大學(xué)常州校區(qū)