[发明专利]基于滑模补偿的微陀螺仪鲁棒神经网络控制系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于滑模补偿的微陀螺仪鲁棒神经网络控制系统及方法，所述控制系统包括给定轨迹生成模块，滑模面定义模块，神经网络控制器、权值自适应机制模块，滑模补偿器，微陀螺仪系统，比例微分控制模块，第一加法器和第二加法器，基于该控制系统，建立基于滑模面的微陀螺仪动力学模型，设计控制器结构，设计RBF网络权值的更新算法，以实现微陀螺仪轨迹追踪。本发明的控制方法能够在线补偿微陀螺仪的未知动态特性以及噪声干扰的影响，使得微陀螺仪的振动轨迹完全跟踪上参考轨迹，同时提高了系统抗干扰的鲁棒性和可靠性，网络权值的更新算法基于Lyapunov稳定性理论设计，保证闭环系统的稳定性，本发明为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。

主权项

基于滑模补偿的微陀螺仪鲁棒神经网络控制系统，其特征在于：包括： 给定轨迹生成模块（101），用于输出微陀螺仪两轴振动的参考轨迹； 滑模面定义模块（102），用于接收追踪误差，并产生一个滑模面信号输出； 神经网络控制器（103），用于接收参考轨迹和追踪误差信号，并产生神经网络控制器输出； 权值自适应机制模块（104），用于接收滑模面信号，并产生神经网络权值更新算法； 常规比例微分控制模块（105），用于接收滑模面信号，并产生比例微分控制输出； 滑模补偿器（106），用于接收滑模面信号，并产生滑模补偿信号输出； 微陀螺仪系统（107），被控对象数学模型，考虑了外界干扰的影响，输出振动轨迹的位置和速度信号； 第一加法器（108），用于把参考轨迹与微陀螺仪的位置和速度输出相减，并产生追踪误差输出； 第二加法器（109），用于接收神经网络输出信号，比例微分控制输出信号和滑模补偿信号，产生微陀螺仪的控制输入。