1.一种机载LiDAR姿态角补偿装置解耦控制方法，其特征在于，姿态角补偿装置控制系统的总控制器分为两部分，一是PID闭环反馈控制器，二是神经网络逆系统解耦前馈控制器，两者构成前馈‑反馈复合控制器；在姿态角补偿装置控制系统中，理想输入角θg经过PID控制器后，输出电压为U=(Ux,Uy,Uz)，此控制电压施加在姿态角补偿装置的控制机构上，输出信号为角速度 ω，经积分获得实际输出角θ；实际输出角θ经测角传感器测量后的信号分‑1三路返回；第一路与理想输入角θg相减求出差值，经比例系数θ 调节获得输出角度误差的相对值；第二路经神经网络逆系统处理后求得与实际输出角θ相对应的控制电压值，将输出角度误差的相对值与神经网络逆系统的输出控制电压值相乘，此值用于修正三轴输入控制电压(Ux,Uy,Uz)，从而达到解耦控制目的，提高三轴转动控制精度；第三路反馈回输入端，与理想输入角θg求差值，再通过PID控制器输出控制信号(Ux,Uy,Uz)；闭环反馈控制则采用了PID双闭环控制，有角速度反馈内环和角位置反馈外环；控制系统的反馈信号来自传感器的采集信号，不仅需要角位移，还需要角速度。

2.根据权利要求1所述的一种机载LiDAR姿态角补偿装置解耦控制方法，姿态角补偿装置控制系统的状态空间方程为：；

在状态空间方程中 ，三轴的控制输入分别为Ux ，Uy ，Uz，状态变量为，其中 为三轴转台三个轴所对应转过的角度；姿态角补偿装置是一个3输入6输出的复杂非线性系统，各转轴之间的控制和运动存在复杂耦合。

3.根据权利要求1或2所述的一种机载LiDAR姿态角补偿装置解耦控制方法，所构建的神经网络逆系统输入层共有9个变量，即三轴输出角运动信息： ；输出层3个变量，即三轴驱动电机控制电压Ux、Uy、Uz；神经网络逆系统共有2个隐含层；采用组合实验法确定隐含层的节点数，使神经网络系统的输出误差最小且计算效率达到最优；神经网络逆系统输入层和隐含层均采用sigmoid函数作为传递函数，输出层采用线性函数作为传递函数；根据姿态角补偿装置的正向控制模型，给X、Y、Z三个轴的电机输入控制电压分别取为幅值Ux、Uy、Uz，周期采样给定电压U和三轴转台三个轴所转过的角度 ，继而根据数值求导算法计算 的一阶和二阶微分值，从而得训练数据集 和；以 为神经网络输入量， 为神

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经网络输出量，通过学习训练，直到输出值误差小于10 时，完成姿态角补偿装置神经网络逆系统建模。