[发明专利]微陀螺仪的神经网络全局滑模控制方法

权利要求书

1.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-q_m，q为微陀螺仪运动轨迹，q_m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＝u_eq+u_vs+u_n        （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，u_n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)...φ_n(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...ω_n]^T是神经网络中的权重向量，是被估计的权重向量的误差，