[发明专利]基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法

说明书

本发明涉及一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法，属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型；并基于历史数据构造预测误差，结合预测误差和跟踪误差设计参数更新律，实现参数精确辨识；参数更新律采用区间激励的方式松绑了参数辨识对持续激励条件的苛刻要求；设计控制器实现陀螺驱动控制。本发明设计的基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值且对持续激励条件要求严苛的问题，获取精确的动力学模型，同时实现高精度陀螺仪驱动控制，进一步改善MEMS陀螺仪性能。

技术领域

本发明涉及一种MEMS陀螺仪的驱动控制方法，特别是涉及一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法，属于智能化仪器仪表领域。

背景技术

实际工程中，精确的动力学模型是MEMS陀螺驱动控制系统设计和系统仿真的重要条件，其中模型参数的准确性直接影响驱动控制精度。因此有必要在驱动控制前对模型参数进行辨识。目前常用的MEMS陀螺参数辨识方法有两种：(1)将动力学模型中的参数和状态都纳入Kalman滤波器的状态向量，以MEMS陀螺检测质量块的位移作为量测量，采用扩展Kalman滤波器或无迹Kalman滤波器进行参数估计；(2)结合动力学参数辨识与驱动控制过程，基于驱动控制跟踪误差设计参数更新律，实现参数在线估计。而在实际工程中，第一种方法计算量偏大，对系统硬件要求高；第二种方法参数辨识精度有限，且要求参数更新律一直满足持续激励条件，这一条件难以保持。

《Adaptive nonsingular terminal sliding mode control of MEMS gyroscopebased on backstepping design》(Juntao Fei，Weifeng Yan and Yuzheng Yang，《International Journal of Adaptive Control Signal Processing》，2015)一文中提出了一种基于反步法的MEMS陀螺仪非奇异终端滑模控制方法，同时给出了动力学模型参数辨识结果。这种方法与上述第二种方法思路相同，所辨识的参数仅能保证稳态收敛，并不能确保最终收敛至参数的真值且持续激励条件难以实现。

发明内容

要解决的技术问题

为克服现有技术动力学参数并不一定能收敛到真值且对持续激励条件要求严苛的问题，本发明提出一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法。该方法基于历史数据构造预测误差，结合预测误差和跟踪误差设计参数更新律，实现参数精确辨识；参数更新律采用区间激励的方式松绑了参数辨识对持续激励条件的苛刻要求；基于动力学模型的参数线性化形式，设计控制器同时实现陀螺参数辨识和驱动控制。

技术方案

一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：考虑存在正交误差的MEMS陀螺动力学模型为：

其中，m为检测质量块的质量；Ω_z为陀螺输入角速度，和x*分别为MEMS陀螺仪检测质量块沿驱动轴的加速度、速度和位移，和y*分别为沿检测轴的加速度、速度和位移，和为静电驱动力，c_xx和c_yy为阻尼系数，k_xx和k_yy为刚度系数，和为非线性系数，c_xy和c_yx为阻尼耦合系数，k_xy和k_yx为刚度耦合系数；上述参数根据振动式硅微机械陀螺参数选取；