微陀螺仪是惯性导航和惯性制导系统的基本测量元件,具有广泛的应用前景。制造误差、系统参数的不确定性和外界干扰都会降低系统的灵敏度和精度,需要对微陀螺仪进行动态参数补偿和调整。目前国内外,尚未形成系统的微陀螺仪智能鲁棒自适应滑模控制理论与方法体系。本项目系统深入的研究了基于智能滑模控制的鲁棒自适应控制理论与方法及其在微陀螺仪系统中的应用,综合运用自适应控制、滑模控制、模糊控制、神经网络等控制方法,建立微陀螺仪控制系统的智能自适应滑模控制器理论框架和方法体系,能够在系统参数变异和外界扰动的影响下,有效的控制和补偿微型陀螺仪并且辨识系统的参数和角速度,消除系统制造上的误差对系统性能的影响,同时在线调整滑模控制切换项的增益来降低滑模抖振。本项目的研究成果具有重要的学术价值和应用前景,对微陀螺仪控制系统和智能自适应滑模控制理论与方法的丰富、完善和发展也具有积极的意义。
MEMS Gyroscope;Adaptive Control;Sliding Mode Control;Fuzzy Control;Neural Network Control
微陀螺仪是惯性导航和惯性制导系统的基本测量元件。制造误差, 系统参数的不确定性和外界扰动降低系统的灵敏度和精度。本项目系统深入的研究了智能鲁棒自适应滑模控制理论及其在微陀螺仪系统中的应用,综合运用自适应控制、滑模控制、智能控制等方法,建立微陀螺仪控制系统的智能自适应滑模控制器理论框架和方法体系,有效的控制和补偿微型陀螺仪并且辨识系统的参数和角速度,消除系统制造上的误差对系统性能的影响,在线调整滑模切换增益并降低抖振。因此研究成果具有重要的学术价值和应用前景。