模拟复合正交神经网络控制器在直流调速系统中的应用

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于直流双闭环调速系统中。控制器采用模拟复合正交神经网络的直接自适应控制方法,并对带有负载干扰的直流双闭环调速系统作了PI控制与神经网络控制的仿真实验。仿真结果表明,相对于常规PI控制器,该神经网络控制器具有自学习,自适应功能,速度跟踪获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器能用于直流与交流调速系统中。     

交直流径向-轴向混合磁轴承原理与特性分析

介绍了一种新颖的交直流径向一轴向混合磁轴承的基本结构和悬浮力产生机理;用等效磁路法对该磁轴承的磁路进行了推算,导出了其轴向、径向悬浮力数学模型,设计了实验样机参数.利用Matlab软件对磁轴承轴向、径向悬浮力非线性和各自由度之间在平衡位置附近运动、磁路之间的相关耦合特性进行了计算分析,给出了仿真图.研究结果表明:这种磁轴承结构合理紧凑,效率高;磁轴承轴向、径向悬浮力具有较好的线性和对称性,有利于控制器及功放电路的简化与设计,并获得良好的控制性能;各自由度运动和磁路几乎没有耦合,采用分散独立的PID控制器实现了磁轴承的稳定工作.     

轴向主动磁轴承的模糊自抗扰控制

为了实现轴向主动磁轴承的准确和稳定控制,根据模糊控制理论和自抗扰控制(ADRC)理论,设计了轴向主动磁轴承模糊自抗扰控制系统,采用模糊控制器整定ADRC中非线性控制参数,并且给出了其控制算法和控制系统的结构.利用软件Matlab/Simulink对所设计的控制系统进行了仿真研究,仿真结果表明:所设计的轴向主动磁轴承模糊自抗扰控制系统具有响应速度快、超调量小、抗干扰能力强和鲁棒性好等特点.     

基于神经网络逆系统的单自由度混合磁轴承控制器设计

在介绍永磁偏置单自由度混合磁轴承的结构和运行机理基础上,导出了磁轴承吸力方程.建立磁轴承控制系统的数学模型并验证了其可逆性,构造出其神经网络α阶逆系统并与原系统复合成α阶伪线性复合系统,采用PID进行闭环综合.数据仿真和试验结果表明,该控制策略能有效改善永磁偏置单自由度磁悬浮轴承的控制效果,所设计的控制系统具有良好的动、静态性能.     

风力发电机磁轴承参数设计及控制系统研究

为减小风力发电机的机械摩擦及减少其维护成本,降低风力发电机启动风速,减小旋转阻力矩,提高风能利用率,在垂直轴风力发电机中采用混合轴承支承,即风力发电机径向采用1个径向磁轴承和1个机械轴承支承,轴向采用一个轴向磁轴承来实现五自由度支承。针对轴向磁轴承,首先介绍了其结构及工作原理,然后采用等效磁路法建立数学模型,并按性能指标要求进行参数设计,然后用Ansoft软件对轴向磁轴承磁场及受力等进行分析验证,设计了轴向磁轴承控制系统,并用Matlab软件对磁轴承的控制系统进行了阶跃响应、起浮和扰动等仿真研究。研究结果表明:参数设计合理,控制系统够实现磁轴承可靠及稳定的悬浮。     

基于BP神经网络的磁轴承PID控制算法研究

为解决单一PID控制时参数不可调、动态性能较差等问题,开发了BPPID控制算法.利用BP神经网络具有自学习和适应性强的特点,动态实时调整PID控制参数,改善磁轴承控制效果.通过仿真分析和试验研究,对比了BPPID控制算法和不完全微分PID控制算法的控制效果.研究结果表明,与不完全微分PID控制算法相比,BPPID控制算法具有较强的适应能力和良好的动态性能,在额定转速下转子振动量减小.     

径向-轴向共用偏磁电流的主动磁轴承建模与特性分析

介绍了一种新的径向-轴向共用偏磁电流的主动磁轴承结构及工作机理,采用等效磁路法对该轴承的磁路进行了计算,得到了悬浮力数学模型。根据最大悬浮力要求设计了试验样机参数,并利用Matlab软件对磁轴承轴向、径向悬浮力的非线性和各自由度之间在平衡位置附近的运动以及径向-轴向之间的磁路耦合特性进行了计算分析。理论和仿真结果表明:该磁轴承机械和磁路结构合理,悬浮力在平衡位置附近具有较好的线性和对称性,各自由度在平衡位置附近运动和磁路几乎没有耦合,对各自由度可采用分散的PID控制器进行控制,大大简化了控制系统。     

基于精确磁路的永磁偏置轴向径向磁轴承设计

针对永磁偏置轴向径向磁轴承集成度高、结构紧凑、磁场分布不规则、偏置磁场和控制磁场存在耦合的特点,根据二维仿真结果,在精细划分磁轴承漏磁路径和软磁路径的基础上,构建了包括漏磁磁阻和软磁磁阻的精确磁路。利用精确磁路可观测各磁路中的磁通分布的优势,有针对性地调整磁轴承的各结构参数,实现其设计的优化,减少对初步参数的重复有限元仿真。对设计样机进行的三维有限元仿真结果表明:基于精确磁路的永磁偏置轴向径向磁轴承设计正确合理。     

新型永磁偏置轴向磁轴承的磁力特性

研究一种集成转子径向扭转与轴向平动控制功能的新型永磁偏置轴向磁轴承的磁力特性,以解决磁轴承系统的轴向尺寸和精度之间的矛盾。采用等效磁路法进行磁轴承的磁路建模,在建立磁极气隙表达式的基础上采用积分型方法进行磁阻计算以提高计算精度,并根据磁路模型给出磁轴承磁力的积分型计算公式,得到轴向磁轴承闭环系统的磁力特性曲线。对某飞轮用磁轴承系统的分析表明:磁轴承磁力与磁极气隙和控制电流间具有良好的线性关系,且各控制通道近似解耦,与典型磁轴承结构相比,利于磁轴承系统控制精度的提高和轴向尺寸的减小,适用于磁悬浮飞轮系统。     

基于BP神经网络模型的磁悬浮水泵PID参数优化

为了设计动态性能更优的磁悬浮水泵磁轴承支撑系统,本文利用多功能磁悬浮试验平台,通过整定磁轴承PID控制参数实现了转轴的5自由度稳定悬浮,然后随机选取径向磁轴承B的Y方向进行辨识试验,建立了其控制系统被控对象的BP神经网络模型,并采用Simulink进行PID参数优化,最后模拟磁悬浮水泵3种不同工况进行控制仿真对比。使用优化参数的系统仿真结果显示系统响应更快,试验结果表明,0~4000 r/min慢扫频过程中,转子X、Y方向位移分别降低了32.9%和24.1%,试验结果为磁悬浮水泵的PID参数优化提供了一种方法。     

GA-BASED PID NEURAL NETWORK CONTROL FOR MAGNETIC BEARING SYSTEMS

In order to overcome the system non-linearity and uncertainty inherent in magnetic bear-ing systems,a GA(genetic algorithm)-based PID neural network controller is designed and trained to emulate the operation of a complete system (magnetic bearing,controller,and power amplifiers). The feasibility of using a neural network to control nonlinear magnetic bearing systems with un-known dynamics is demonstrated. The key concept of the control scheme is to use GA to evaluate the candidate solutions (chromosomes),increase the generalization ability of PID neural network and avoid suffering from the local minima problem in network learning due to the use of gradient descent learning method. The simulation results show that the proposed architecture provides well robust performance and better reinforcement learning capability in controlling magnetic bearing systems.     

主动磁悬浮轴承的神经网络 PID 控制研究

提出一种神经网络ＰＩＤ控制方案,利用一个两层线性神经网络构造ＰＩＤ控制器,成功地实现了主动磁悬浮轴承的静稳定控制,试验表明了其良好的控制品质。     

GA-BASED PID NEURAL NETWORK CONTROL FOR MAGNETIC BEARING SYSTEMS

In order to overcome the system non-linearity and uncertainty inherent in magnetic bearing systems, a GA(genetic algorithm)-based PID neural network controller is designed and trained to emulate the operation of a complete system (magnetic beating, controller, and power amplifiers).The feasibility of using a neural network to control nonlinear magnetic beating systems with unknown dynamics is demonstrated. The key concept of the control scheme is to use GA to evaluate the candidate solutions (chromosomes), increase the generalization ability of PID neural network and avoid suffering from the local minima problem in network learning due to the use of gradient descent learning method. The simulation results show that the proposed architecture provides well robust performance and better reinforcement learning capability in controlling magnetic bearing systems.     

基于神经网络PID的轧机AGC力控制

以PID控制器为基础,辅助以神经网络的自学习、自适应能力,将神经网络和PID控制融合为一体,设计出一种神经网络PID控制器,应用于具有高度非线性、时变性的板带轧机AGC力控制系统,仿真结果表明,能有效改善系统的动态品质,并具有良好的适应能力.     

基于扩充临界比例系数法的电磁轴承数字PID控制器参数整定

通过对电磁轴承系统的原理介绍,建立了电磁轴承数字控制系统模型,同时介绍了电磁轴承数字PID控制系统,采用MATLAB系统的工具箱对电磁轴承的控制系统建立数字和模拟两种模型并进行仿真,得到仿真结果,依据仿真结果研究了数字PID控制器参数对电磁轴承控制系统的影响,应用基于系统临界震荡的闭环整定方法的扩充临界比例系数法对数字PID控制器参数进行整定,得出较理想的仿真结果,为今后电磁轴承数字控制系统的设计提供了一种简洁高效的方法。     

电液负载模拟器的RBF神经网络控制

针对传统控制器自适应能力和鲁棒性差、参数调节繁琐等缺陷,提出了神经网络自适应控制方案,同时针对神经网络控制器计算复杂和稳定性证明缺乏理论依据等不足问题,在传统控制理论的基础上设计了基于PID的神经网络控制方案。根据电液负载模拟器的结构特点和目前神经网络控制的发展水平,提出了基于RBF神经网络的PID控制器,并构建了负载模拟器的神经网络控制与基于Jacobian的消扰(消除多余力)结构,仿真和试验证明其具有很好的自适应性和鲁棒性。     

基于模糊神经网络PID的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象。将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真,仿真实验结果表明:该复合控制策略较传统的模糊控制或神经网络PID控制的上升时间更短,调节时间和超调量更小,稳态性能更好。     

基于神经网络的通用模型自适应控制

应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性.另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,可以克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点.基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真验证了该控制策略的有效性.     

复合轴向力加载装置设计与力控制

为满足航空发动机主轴承试验对轴承精确稳定轴向载荷的需求,分析了复合作用于试验轴系的预压紧弹簧力和液压力的设计原理,设计了具有内置微型力传感器的复合轴向力加载装置,基于抗扰控制理论设计扩张状态观测器对反馈信息进行观测,并结合非线性PID控制器制定复合轴向力控制策略。在航空发动机主轴承双转子试验机上开展应用,试验结果表明:复合轴向力加载装置及其力控制方法能够很好地实现轴向加载力的精确控制。