[发明专利]基于双反馈模糊神经网络的微陀螺仪超扭曲滑模控制方法有效
| 申请号： | 201910552838.4 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110262237B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 冯治琳;费峻涛 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 张欢欢 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于双反馈模糊神经网络的微陀螺仪超扭曲滑模控制方法，其中滑模面由分数阶非奇异终端滑模控制组成，控制系统结构包括参考模型、分数阶非奇异终端滑模面设计、自适应律设计、双反馈模糊神经网络逼近器设计。本发明的控制方法设计简易，应用方便，进一步扩展了微陀螺仪的应用范围，能够实现对被控系统的有效控制，使微陀螺系统的轨迹跟踪具有较强的鲁棒性，较快的收敛速度以及较高的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反馈 模糊 神经网络 陀螺仪 扭曲 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.基于双反馈模糊神经网络的微陀螺仪超扭曲滑模控制方法，其特征是，包括以下步骤：S1，获取微陀螺仪系统的无量纲动力学方程；S2，对无量纲动力学方程进行等效变换得到其向量形式；S3，设计陀螺仪系统的超扭曲滑模控制器，滑模面为：![]()
式中β＝diag(β1,β2)代表滑模面常数，β1,β2为正常数，diag()为对角矩阵函数，p,g(p>g)为正奇数，并且![]()
![]()
e,![]()
分别为跟踪误差和跟踪误差的导数，e1,e2分别代表X轴和Y轴的跟踪误差，α表示分数阶的阶次，λ为分数阶滑模系数，且λ为正常数；控制器的控制量由等效控制律和切换控制律组成，采用双反馈模糊神经网络逼近器去逼近控制律中的未知部分。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河海大学常州校区，未经河海大学常州校区许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910552838.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
