基于异类估计的MEMS陀螺仪滑模控制方法

摘要

本发明涉及一种基于异类估计的MEMS陀螺仪滑模控制方法，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；结合当前数据和历史数据共同设计待辨识参数自适应律，实现参数辨识；设计自适应神经网络在线调整神经网络权值，实现对不确定的有效估计；设计滑模控制器实现MEMS陀螺驱动控制，同时提高系统对外部干扰的鲁棒性。本发明设计的基于历史数据学习的MEMS陀螺仪滑模控制及参数辨基于异类估计的MEMS陀螺仪滑模控制方法可解决驱动控制系统控制精度有限的问题，实现高精度陀螺仪驱动控制，同时辨识动力学参数，进一步改善MEMS陀螺仪性能。