[发明专利]基于神经网络的微陀螺仪控制系统

说明书

技术领域：

本发明涉及一种微陀螺仪的控制系统，特别是涉及一种基于神经网络的微陀螺仪鲁棒追踪控制系统。

背景技术：

微陀螺仪是测量角速率的惯性传感器，与传统陀螺仪相比，微陀螺仪在体积和成本上有着无可比拟的优势，因此有着广阔的市场，比如在导航制导、消费电子、航海和国防应用上。但是，由于生产制造过程中不可避免的加工误差以及环境温度的影响，会造成原件特性与设计之间的差异，导致微陀螺仪存在参数不确定性，难以建立精确的数学模型，通常只能得到各参数的名义值。再加上工作环境中的外界扰动作用不可忽略，使得微陀螺仪的轨迹追踪控制难以实现，且鲁棒性较低。传统的控制方法完全基于微陀螺仪的名义值参数设计，且忽略正交误差和外界扰动的作用，虽然在大部分情况下系统仍是稳定的，但追踪效果远不理想，这种针对单一环境设计的控制器具有很大的使用局限性。

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。这些先进方法一方面补偿了制作误差引起的正交误差，另一方面实现了对微陀螺仪的轨迹控制。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。

由此可见，上述现有的陀螺仪在使用上，显然仍存在有不便与缺陷，而亟待加以进一步改进。为了解决现有的陀螺仪在使用上存在的问题，相关厂商莫不费尽心思来谋求解决之道，但长久以来一直未见适用的设计被发展完成。

有鉴于上述现有的陀螺仪在控制使用上存在的缺陷，本发明人基于从事多年丰富的实务经验及专业知识，研究出一种基于神经网络补偿的微陀螺仪鲁棒追踪控制方法，既利用了基于模型计算控制力的优势，又利用了神经网络起强大的逼近能力，在线实时地估计并补偿建模误差和外界扰动作用，能够极大提高追踪性能和系统的鲁棒性。

发明内容：

本发明的主要目的在于，克服现有的微陀螺仪控制方法存在的缺陷，提高微陀螺仪在非线性、不确定性、系统的参数摄动和外界扰动力等各种干扰情况下对理想轨迹的追踪性能和整个系统的鲁棒性，而提供一种基于神经网络补偿的微陀螺仪控制系统及方法。所要解决的技术问题是将基于微陀螺仪名义模型的反馈控制器加神经网络补偿器的控制方案应用于微陀螺仪的控制上，以补偿由于制造误差导致的建模误差项和外界扰动作用，提高微陀螺仪系统的追踪效果和鲁棒性，从而更加适于实用，且具有产业上的利用价值。

本发明的目的及解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。依据本发明提出的一种基于神经网络的微陀螺仪控制系统，包括与所述微陀螺仪相联接通信的控制系统，所述控制系统包括名义控制器和神经网络补偿器。

前述的基于神经网络的微陀螺仪控制系统，其中，它还包括第一加法器，用于把所述微陀螺仪的位置和速度输出与理想状态轨迹相减，从而产生追踪误差信号。

前述的基于神经网络的微陀螺仪控制系统，其中，它还包括第二加法器，用于把所述名义控制器和所述神经网络补偿器的输出相加，从而产生所述微陀螺仪的控制力。

前述的基于神经网络的微陀螺仪控制系统，其中，所述名义控制器为基于所述微陀螺仪的名义值参数设计的状态反馈控制器，以所述微陀螺仪的四个输出状态和追踪误差向量作为输入，产生质量块的驱动力，所述名义控制器中还包含两个设计者设计的定常矩阵k_p和k_v，以使闭环系统满足一定的瞬态特性，名义控制器的输出u₁：