基于非奇异终端滑模设计的MEMS陀螺仪参数辨识神经网络控制方法

摘要

本发明涉及一种基于非奇异终端滑模设计的MEMS陀螺仪参数辨识神经网络控制方法，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；设计动力学平行估计模型，构建系统预测误差，并结合跟踪误差设计复合学习律有效估计环境变化带来的系统不确定；基于跟踪误差和预测误差设计动力学参数自适应律，实现参数辨识；设计非奇异终端滑模控制器实现陀螺快速驱动控制。本发明设计的基于非奇异终端滑模设计的MEMS陀螺仪参数辨识神经网络控制方法可解决驱动控制系统调节时间过长的问题，实现陀螺仪快速驱动控制，同时辨识动力学参数，进一步改善MEMS陀螺仪性能。