MEMS微陀螺的神经网络滑模控制方法研究.docx

摘要: 微电子技术和微机械加工技术在追求科技的社会中快速发展，一种新型的角速度传感器--MEMS陀螺仪，正被广泛应用于当今社会的各个领域。 ETS，以高精度、低成本、小型化等技术层级。面部发育。然而，在实际应用中，由于工作环境的不稳定性、加工时的误差以及外界干扰的影响，它的应用受到了很大的限制。因而为了抑制各种参数的不确定性和外界干扰的影响，研究者想出了很多办法提高了MEMS陀螺仪的检测精度。然而，实际应用中的参数不确定性和外部干扰通常不满足匹配条件，这一度成为人们关注的话题。因此，本文重点研究了基于MEMS陀螺仪控制系统的基于神经网络的滑模控制器的设计，完成了两轴的轨迹跟踪，并根据Lyapunov的方法证明了控制器的稳定性。具体工作安排如下：

首先，介绍了MEMS陀螺仪的研究背景。还有在研究领域中，就如何提高MEMS陀螺仪精度的常用方法进行总结，分析了目前其控制算法中存在的问题。同时，对其控制方法的研究现状进行了阐述，并简要叙述了本文主要的研究内容和预期达到的目标。其次，详细介绍了神经网络的概念以及RBF神经网络的几种常见结构。同时，对神经网络权值调整算法进行了总结，将其分为2种：离线权重调整算法和自适应权值调整算法。接着，针对MEMS微陀螺建模，搭建其动力学模型，还有如何实现微陀螺模型的无量纲化变换。最后，分别设计了MEMS微陀螺仪的滑模控制器和神经网络的滑模控制器，用Lyapunov证明了稳定性，并对仿真结果进行了分析判断其是否与预期的结果一致。

本文采用微陀螺的理论和和滑模控制结合的研究策略，同时用理论分析和MATLAB软件仿真验证，完成课题的研究目标。

关键词：滑模控制器；神经网络结构；权值调整算法

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1 本课题的研究背景及意义-1

1.2  MEMS陀螺仪控制方案研究现状-1

1.3 本文主要研究内容-4

1.4 章节安排-4

第二章 神经网络-6

2.1神经网络结构-6

2.2 RBF神经网络结构-8

2.3 神经网络权值调节算法-9

2.3.1 离线的权值调节算法-9

2.3.2 自适应权值调节算法-11

第三章MEMS微陀螺的建模-14

3.1 微陀螺动力学模型-14

3.2 微陀螺模型无量纲化变换-15

3.2.1模型的无量纲化变换-15

3.2.2 两轴陀螺仪及其无量纲化-16

第四章 MEMS的微陀螺滑模控制-18

4.1 模型参数已知的MEMS微陀螺滑模控制算法-18

4.2 Lyapunov稳定性证明-18

4.3 仿真结果分析-19

第五章 MEMS微陀螺的神经网络滑模控制-23

5.1 系统动态未知的MEMS微陀螺滑模控制算法-23

5.2 Lyapunov稳定性证明-24

5.3 仿真结果分析-25

第六章 总结与展望-28

6.1 全文总结-28

6.2 未来展望-28

参考文献-29

致  谢-32

附录：-33