基于复合学习的MEMS陀螺仪模糊滑模控制方法
摘要:
本发明公开了一种基于复合学习的MEMS陀螺仪模糊滑模控制方法,用于解决现有MEMS陀螺仪模态控制方法实用性差的技术问题。技术方案是首先根据模糊预测误差和跟踪误差,设计模糊逻辑权值的复合自适应律,修正模糊逻辑的权重系数,实现未知动力学的有效动态估计;同时由于系统处于滑动模态时,对参数不确定和外界干扰不敏感,设计滑模控制器,实现未知动力学的前馈补偿。本发明考虑预测误差和跟踪误差,设计模糊逻辑权值的复合学习更新律,修正模糊逻辑的权重系数,实现未知动力学的有效动态估计。结合滑模控制理论,实现对MEMS陀螺未知动力学的前馈补偿,进一步提高MEMS陀螺仪的控制精度,实用性好。
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