MEMS微陀螺的神经网络滑模控制方法研究.docx

资料分类:科技学院 上传会员:米粒粒 更新时间:2020-08-20
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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

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上传会员 米粒粒 对本文的描述:近年来,硅微陀螺仪研究和发展的主要趋势是:(1)一些较为成熟的MEMS研究机构将研究的重点转向微陀螺仪的结构误差建模和误差补偿方法的研究,有效地提高了微陀螺的结构误差建模......
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