微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法
【专利摘要】本发明公开了一种微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，基于反演设计的优势，在Lyapunov稳定性理论证明的基础上，通过“回归法”逐步得到系统的控制律，模糊控制不需要依赖被控对象的数学模型，而且将自适应算法和模糊控制算法相结合，避免了模糊控制的不能及时进行参数调整的缺点，使控制器具有了学习能力，在控制过程中参数拥有自我学习和调整的能力。本发明方法能够有效改善微陀螺仪系统的追踪性能，保证系统全局的稳定性，提高系统的鲁棒性和可靠性，避免对被控系统模型的依赖性。
【专利说明】微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及微陀螺仪的控制系统，具体地说是一种微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法。
【背景技术】
[0002]微陀螺仪是测量惯性导航和惯性制导系统角速度的传感器，因其在结构、体积、成本方面的优势而广泛应用在航空、航天、航海和陆地车辆的导航与定位及油田勘探开发等军事、民用领域中，是各国重点发展的技术之一。但是，由于生产制造过程中的误差存在和外界环境温度的影响，造成原件特性与设计之间的差异，导致存在耦合的刚度系数和阻尼系数，降低了微陀螺仪的灵敏度和精度。此外，陀螺仪自身属于多输入多输出系统，存在参数的不确定性和外界干扰对系统参数的造成的波动，因此，减少控制器对系统参数的依赖性和外界干扰成为微陀螺仪控制的主要问题之一。而在传统的滑模控制方法中，控制器的选取依赖于被控对象的参数。
[0003]在反演自适应模糊滑模控制方法中，反演控制是将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统，然后为每个子系统分别设计李亚普诺夫函数和中间虚拟控制量，一直“后退”到整个子系统，直到完成整个控制律的设计。在整个反演设计过程中完成针对微陀螺传感器系统的自适应模糊控制律和滑模控制律。模糊控制不需要依赖被控对象的数学模型，但其缺点在于不具有学习能力，而将自适应算法和模糊控制算法相结合，有效避免了模糊控制的不能及时进行参数调整的缺点，使控制器具有了学习能力，在控制过程中参数拥有自我学习和调整的能力。采用自适应模糊滑模控制去模糊逼近被控对象的模型部分，使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型。并且利用自适应模糊控制方法，通过将滑模控制器中的切换项进行模糊逼近，可将切换项连续化，从而有效降低抖振。滑模控制通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动，使系统在受到参数摄动和外界干扰时具有不变性。但是，迄今为止，反演自适应模糊滑模控制在微陀螺仪系统中尚未得到应用。
【发明内容】
[0004]本发明提供了一种微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，将反演自适应模糊滑模控制方法应用到微陀螺仪系统中，以避免控制系统对微陀螺仪的模型的依赖性，补偿制造误差和环境干扰，确保整个控制系统的全局渐进稳定性，提高了系统的可靠性和对参数变化的鲁棒性。
[0005]本发明采用的技术方案是:
[0006]微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，包括以下步骤:
[0007]I)建立微陀螺仪的非量纲动力学状态方程；
[0008]2)设计反演自适应模糊滑模控制器，具体步骤如下:
[0009]2-1)设计反演滑模控制器，包括:
[0010]2-1-1)定义跟踪误差函数ei和e2分别为:
【权利要求】
1.微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制方法，其特征在于，包括以下步骤: O建立微陀螺仪的非量纲动力学状态方程； 2)设计反演自适应模糊滑模控制器，具体步骤如下: 2-1)设计反演滑模控制器，包括: 2-1-1)定义跟踪误差函数ei和e2分别为:
2.根据权利要求1所述的微陀螺仪的反演自适应模糊滑模控制系统，其特征在于，所述步骤I)中，微陀螺仪的非量纲动力学状态方程的构建过程为: 1-1)假定微陀螺仪系统的输入角速度在足够长的时间内保持不变，得到微陀螺仪的动力学方程如下:
【文档编号】G05B13/04GK103885339SQ201410109050
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月21日 优先权日:2014年3月21日
【发明者】袁珠莉, 费峻涛 申请人:河海大学常州校区