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专利号: 2017106553327
申请人: 淮阴工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,包括以下步骤:步骤S1,建立基于欧拉-伯努利梁的分数阶弧形微机电系统的驱动系统与响应系统模型,得到同步误差向量;

步骤S2,根据误差向量构建带有自适应控制律的切比雪夫神经网络,利用分数阶李亚谱诺夫函数构建虚拟控制输入;利用切比雪夫神经网络估计系统未知非线性函数,结合分数阶自适应律构成实际控制输入,在backstepping的框架中构造自适应同步控制器,并将控制器的输出信号输入到分数阶弧形微机电系统中的响应系统。

2.根据权利要求1所述的分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,基于欧拉-伯努利梁的分数阶弧形微机电系统的驱动系统模型为:其中各变量定义如下:

h=h0/g0,

α1表示分数阶,τ表示时延,L表示长度,A表示横截面积,b表示宽度,Cv表示粘滞阻尼系数,d表示厚度,表示杨氏模量,Iy表示转动惯量,ρ表示密度,Ω0表示谐波负载频率,εa0表示真空介电常数,VDC表示直流电压,VAC表示交流电压幅值;

响应系统模型为:

其中u(t)表示响应系统的控制输入。

3.根据权利要求2所述的分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,定义同步误差为ei=yi-xi,i=1,2;结合式(1)(2),得出同步误差向量为:

4.根据权利要求1所述的分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,利用分数阶李亚谱诺夫函数构建虚拟控制输入过程为;

定义S1(t)=e1(t),选取分数阶李亚谱诺夫函数:相应的其分数阶导数为:

其中S2(t)=e2(t)-αv2(t),αv2(t)表示虚拟控制输入;

根据式(5),选取虚拟控制为:

αv2(t)=-k1S1(t)  (6)其中k1>0;

把式(6)代入式(5)得到

5.根据权利要求4所述的分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,设计自适应同步控制器的具体过程为:基于杨氏不等式,将两个参数变量 和ξ2(e1,e2)代入得到其中 表示切比雪夫神经网络的权向量,ξ2(e1,e2)表示切比雪夫神经网络的基函数,a2>0, 表示ζ2(t)的估计值;

选择分数阶李雅普诺夫函数

其中μ2>0;

其相应的分阶导数为:

定义非线性函数f2(e1,e2)为:采用切比雪夫神经网络来逼近非线性函数由于常数的分数阶导数等于零,则 把切比雪夫神经网络和式(8)代入式(10),可以得到:

其中 为切比雪夫神经网络估计误差的上限;

根据式(12),自适应同步控制器设计为:其中k21>0,k22>0;

根据式(12)和式(13),分数阶自适应律设计为:其中c2>0。

6.根据权利要求3所述的分数阶弧形微机电系统的自适应同步控制方法,其特征是,根据分数阶弧形微机电系统的同步误差向量式(3)可知,切比雪夫多项式的阶数为3,那么切比雪夫多项式的基函数为