基于RBF神经网络的微陀螺仪超扭曲滑模控制研究的再现

简介：
本研究探讨了利用径向基函数（RBF）神经网络改进微陀螺仪超扭曲滑模控制技术的方法，旨在提高系统的鲁棒性和动态性能。通过理论分析和仿真验证了所提出方法的有效性。 本段落探讨了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的微陀螺仪超扭曲滑模控制方法，并提出了一种混合策略结合了自适应逼近与滑动模式控制，旨在应对未知模型不确定性和外部干扰问题。文章首先强调了微陀螺仪系统中存在的一些难以建模的问题，然后提出了使用RBF神经网络来处理这些不确定性因素的方法，从而使得控制器不需要依赖于精确的数学模型。 通过Lyapunov方法得到了自适应律，并且调整权重以确保系统的稳定性和收敛性。文中还介绍了超扭曲滑模控制技术的应用目的：加快系统响应速度并减少抖动问题的影响。为了验证此策略的有效性，作者进行了一系列仿真测试并与未使用RBF神经网络的超扭曲滑模控制系统进行了对比分析。 结果显示，所提出的混合方法不仅能够满足动态和静态性能的需求，还可以显著降低系统的抖振现象，并在有限时间内实现系统收敛，从而提升了控制效果。该研究由河海大学物联网工程学院及江苏电力传输与配电设备技术重点实验室的研究人员迟林峰和费俊涛（IEEE高级会员）完成。 这项工作得到了中国国家自然科学基金、江苏省自然科学基金以及中央高校基本科研业务费的支持，并于2018年在《IEEE Access》期刊上发表。关键词包括：RBF神经网络，超扭曲滑模控制及微陀螺仪系统。此研究为提高微陀螺仪的精度提供了新的理论依据和实用方法，在工程应用与学术界均具有重要的参考价值。