基于神经网络的微陀螺仪的自适应反演控制系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的微陀螺仪的自适应反演控制系统及方法，所述控制系统包括参考轨迹模块、中间信号生成模块、反演控制器、神经网络自适应系统、微陀螺仪自适应控制器、第一加法器以及微陀螺仪系统，本发明利用了反演设计技术的优势，简化了微陀螺仪控制系统的设计过程，开辟了微陀螺仪控制系统设计的新道路；同时结合神经网络控制技术的特性，在线实时调节神经网络权值参数，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，使得微陀螺仪的两轴振动轨迹跟踪上参考轨迹，同时提高了系统的可靠性和抗干扰的鲁棒性。

主权项

基于神经网络的微陀螺仪的自适应反演控制系统，其特征在于，包括：参考轨迹模块（101），用于输出微陀螺仪两轴振动的参考轨迹，包括位置、速度和加速度信号；中间信号生成模块（102），用于接收参考轨迹及微陀螺仪系统的输出，并产生反演控制器设计过程中的中间信号；反演控制器（103），用于接收中间信号，并产生反演控制器的输出；神经网络自适应系统（104），用于接收中间信号和微陀螺仪系统的输出，并在线实时调整神经网络权值，产生神经网络控制信号输出；微陀螺仪自适应控制器（105），是反演控制器（103）和神经网络自适应系统（104）之和，是系统的总控制器；第一加法器（106），将反演控制器（103）输出和神经网络自适应系统（104）的反向输出相加；微陀螺仪系统（107），受控的微陀螺仪对象，考虑了机械噪声的影响，产生微陀螺仪振动部件的振动信号输出。