一种基于DNN模型辨识的电磁式MEMS微镜改进自抗扰控制方法

本发明公开了一种基于DNN模型辨识的电磁式MEMS微镜改进自抗扰控制方法，属于自动控制技术领域。所述方法包括建立微镜动力学模型；搭建微镜硬件控制系统，进行宽频谱开环扫频实验，基于扫频实验结果，通过深度神经网络辨识微镜模型，设计DNN前馈控制补偿未建模动态；并设计自适应扩张状态观测器，估计补偿微镜控制系统中的集总扰动；设计终端滑模控制，并结合逆模型前馈控制与自适应扩张状态观测器，构建改进自抗扰控制算法。本发明通过深度神经网络对未建模动态的拟合能力和自适应扩张状态观测器对扰动估计能力，结合快速响应的终端滑模控制，提升了电磁MEMS微镜的控制性能和抗扰能力。