微陀螺仪自适应神经网络全局滑模控制方法

摘要

本发明公开了一种微陀螺仪的自适应神经网络全局滑模控制方法。首先，在全局滑模控制器的基础上设计了一种新型的自适应辨识方法，在线实时更新微陀螺仪的角速度和其它系统参数的估计值，然后利用自适应神经网络系统输出动态调节滑模控制切换项中的切换增益以逼近系统不确定性和外部干扰的上界，将滑模控制的切换项转化为连续的神经网络输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。本发明的自适应算法基于Lyapunov方法设计，从而保证微陀螺仪轨迹追踪上理想模型以及系统的全局渐进稳定性，使得辨识器的各项估计值输出都能够渐近收敛到各自的真值。