[发明专利]微陀螺仪的自适应迭代学习控制方法

权利要求书

1.微陀螺仪的自适应迭代学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 

1)建立微陀螺仪的无量纲动力学模型； 

2)参考轨迹模块输出微陀螺仪x和y轴振动的参考轨迹，包括位置、速度信号； 

3)自适应律模块接收参考轨迹及微陀螺仪系统的输出，利用自适应律估计出参数的增量； 

4)控制器模块接收新的参数估计，并和轨迹跟踪误差、速度跟踪误差共同作用产生自适应迭代学习控制方法的控制信号输出； 

5)接收控制器模块的输出信号，输出微陀螺仪振动部件的位置和速度信息； 

6)利用迭代方法重复步骤3)-步骤5)，得到最终的微陀螺仪振动部件的位置和速度信息。 

2.根据权利要求1所述的微陀螺仪的自适应迭代学习控制方法，其特征在于，在所述步骤1)中，微陀螺仪的无量纲动力学模型为： 

在考虑外界干扰时，振动式微陀螺仪模型用式(6)表达： 

其中：d表示外界干扰； 

u_x、u_y表示沿x轴、y轴方向的驱动力；ω_xy、和d_xx、d_yy、d_xy分别表示x轴、y轴、x轴和y轴之间的弹簧系数和阻尼系数；m为质量；Ω_z表示沿z轴方向的角速度；ω₀为两轴的共振频率；分别是速度向量和加速度向量； 

在迭代控制过程中，式(6)表示为： 

式中k为迭代次数，k为正整数，q_k、u_k、d_k分别为q、u、d的第k次的加速度信号向量、速度信号向量、位置信号向量、输入控制向量、干扰向量。 

3.根据权利要求2所述的微陀螺仪的自适应迭代学习控制方法，其特征在于，在所述步骤3)中，根据微陀螺仪的无量纲动力学模型进行自适应参数估计，自适应参数估计算法为： 

其中θ为由系统未知参数组成的向量，为θ的估计值，为θ估计值的初始值，为第k次迭代时θ的估计值的增量；矩阵Γ∈R^8×8，Γ为正定对称矩阵，Γ＝diag(90,90,90,90,90,90,90,90)； 

β为正实数； 

为期望的速度信号。 

4.根据权利要求3所述的微陀螺仪的自适应迭代学习控制方法，其特征在于，在所述步骤4)中，根据微陀螺仪的无量纲动力学模型和自适应参数估计算法，进行自适应迭代学习控制，控制信号u_k(t)定义为： 

其中矩阵K_P∈R^2×2，K_D∈R^2×2，K_P、K_D都为正定对称矩阵，则当满足迭代条件未知误差初始信号e_k(0)＝0和速度误差初始信号 时，未知误差信号e_k(t)和速度误差初始信号有界，且 时间t处于迭代周期[0,T]中。