主动磁轴承的神经网络辨识研究

简述了主动磁轴承的工作原理及数学模型,在传统系统辨识的基础上提出了基于BP神经网络的非线性辨识方案.通过闭环控制使转子稳定悬浮,并在控制器的输出信号中加入随机噪声,以使系统被充分激励.按照10 kHz的采样频率对磁轴承的I/O数据进行采样,以用于磁轴承特性的辨识.对某单自由度磁轴承的仿真表明,神经网络模型能够以很高的精度逼近磁轴承的输入输出数据,且对不同的输入信号有较好的泛化能力,验证了所提方案的有效性.     

新型转子结构的三自由度混合磁轴承损耗分析

为减少六极径向-轴向混合磁轴承（radial-axial hybrid magnetic bearing，RAHBM）高速下转子产生的损耗，提出了一种部分叠片的转子结构. 首先，用等效磁路法推导了六极RAHMB的悬浮力数学模型，依据该模型设计磁轴承结构参数，对不同转子叠片深度下的铁损和悬浮力进行仿真分析，选择叠片深度最优值；然后，在有限元仿真软件中设定转子转速为50000 r/min，向六极RAHMB分别施加径向和轴向最大控制电流，分析磁轴承产生最大承载力情况下实心转子与部分叠片转子的损耗；最后，对部分叠片转子在正弦扰动电流下的涡流损耗和磁滞损耗进行计算和仿真. 研究结果表明:在产生最大承载力条件下，部分叠片转子结构能够将损耗降低69.7%，虽然轴向承载力减小了14.7%，但仍能够满足设计要求；部分叠片转子可将正弦扰动电流下铁损降低55.4%.      

轴向主动磁轴承的改进不完全微分PID控制

为了减少电磁轴承控制中测量噪声的干扰,提高电磁轴承控制的稳态精度,以立式电机的主动控制电磁轴承为研究对象,分析了测量噪声对传统PID控制的影响,并针对一阶不完全微分PID控制和传统PID控制不能满足系统控制性能要求的情况, 提出一种基于二阶不完全微分PID控制的改进算法.采用MATLAB的Simulink搭建了仿真模型,利用C语言和磁轴承控制平台进行了算法的试验验证.仿真和试验结果表明,改进的算法能够改善磁轴承系统的静态性能,气隙的稳态误差约为20 m,比传统PID、带一阶滤波器的不完全微分PID减小了约50% (30 m),证明了该算法的有效性.      

磁浮开关磁阻电机悬浮力的变结构控制

以磁浮开关磁阻电机轴向力为对象,研究了其转子稳定悬浮的控制.根据电磁场理论,建立了轴向悬浮力数学模型,针对悬浮力控制的非线性特点,采用基于离散时间趋近率的变结构控制方案,完成了电流、位移双环控制的轴向悬浮力控制器,实现了轴向悬浮力的稳定控制,分析了实现稳定跟踪的滑动模态的存在条件,并进行了仿真分析,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

基于BP算法的中密度纤维板热压机压力控制研究

在中密度纤维板生产过程中,针对热压压力控制存在的大惯性、纯滞后和非线性问题,提出具体的解决方法.建立中密度纤维板热压机压力模型,运用基于BP(back propagation)神经网络的经典增量式PID控制方式,实现对热压过程的优化控制.通过仿真实验和结果分析得出:BP神经网络优化控制具有稳定性好、超调量少、震荡现象少等优势特点,改善了被控过程的动态性能和稳态性能,在提高系统抗干扰性能及参数时变的鲁棒性等方面优越于常规PID调节器     

基于遗传优化径向基神经网络的船舶航向控制

设计了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的船舶智能自动舵.针对船舶航向控制过程中的非线性和不确定性,将RBF网络直接逼近船舶模型内部不确定项和外界扰动,借助李雅普诺夫理论推演控制系统渐进稳定.利用遗传算法对径向基神经网络进行优化提高逼近性能.对比仿真结果显示,同等条件下,上述控制器较一般自适应控制和模糊PID控制系统稳定时间普遍快40%,平均超调量缩小100%,控制输入舵角进一步平滑稳定,且船舶航向对船舶内外部干扰不敏感.     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

基于模糊自整定PID控制器的非线性系统仿真

将PID控制与Fuzzy控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体，构造了一个自适应模糊PID控制器．通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数，并利用MATLAB语言结合具体实例方便而快速地实现了该控制器的计算机仿真．仿真结果表明：该控制方法提高了非线性系统的动、静态特性，使系统获得了较好的性能．     

磁浮系统中免疫专家PID控制器的改进

磁浮系统是一种典型的非线性、不稳定性开环系统。由于传统的比例-积分-微分（PID）控制器的参数是固定的,因此,控制系统无法兼顾悬浮系统的静态和动态性能。本文提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的分段专家免疫PID控制器。该控制器先利用免疫PID控制器给出悬浮系统的阶跃响应曲线,再根据误差变化将该曲线划分为五个阶段,分段实现基于PSO算法的专家PID控制器。该控制器的优点是能够在悬浮系统工作时在线对PID参数进行调节,适应误差的不同变化,使控制器响应速度加快、调节精度提高,稳态性能变好,而且几乎没有超调和振荡。利用Matlab仿真,结果表明在相同精度要求下,该控制方法与单一的专家PID控制器的相比,磁浮控制系统的过渡时间变短,调节时间变短且过渡性能较好。     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.     

Electrostatic Suspension System Nonlinear Character Analysis and Its Internal Model Control

Nonlinearity is an important characteristic in electrostatic suspension system (ESS). This paper concludes the nonlinear parts in ESS, which generally result from the relationships between rotor displacement and capacitance, rotor displacement and electrostatic force, and control voltage and electrostatic force. In terms of the nonlinearities, a new control method with modified internal model control (IMC) was proposed to analyze the ESS, deduce the transfer function of the modified IMC controller in ESS, and simulate this new application in ESS. Comparing with proportional integral derivative (PID) control, IMC has only a parameter, and has better performance. As a result, IMC solves nonlinearity error well in ESS with only one uncertain parameter, and performs well when the rotor has large displacement.     

基于模糊补偿的RBF神经网络机械手控制

针对机械手系统的高精度轨迹跟踪控制,提出了一种基于模糊补偿的RBF（radial basis function）神经网络机械手控制方法.该方法首先利用PD（proportional-integral）控制器获得机械手的控制策略,将其输出作为RBF神经网络的输入,并学习得到系统模型;然后运用模糊逻辑补偿器对系统扰动和建模误差进行补偿;最后,在MATLAB/Simulink平台上针对两关节机械臂,进行了有模糊补偿和无模糊补偿系统跟踪的均方根误差测量仿真实验.研究结果表明,两关节机械臂的控制精度分别提高了60.8%和71.4%,本文提出的方法能够解决机械手实际模型很难精确建立的问题,并能对系统未建模部分和扰动部分进行自适应补偿.      

道路模拟系统的神经网络自适应控制及其仿真

道路模拟试验是在试验室内再现汽车的主要部件甚至整车在道路上行驶的运行工况,从而研究车辆对道路不平度激励的响应,达到缩短产品的开发周期以及降低开发成本的目的,是加速新车型开发、提高产品质量的有效手段.文中将神经网络与常规的PID控制相结合,设计出一套神经网络自适应系统.并对C级路面不平度进行仿真再现.仿真结果表明,该控制器比常规PID控制器具有更高的控制精度和更好的动态性能,在道路模拟仿真试验中可以达到非常满意的效果.     

改进的全液压钻机模糊PID节能控制策略

针对柴油机驱动液压钻机在工作过程中存在的大量能量损失的问题,将发动机、变量泵及负载作为一个动态系统来研究其节能问题,分析了该系统各环节的匹配原理和方法.提出了一种新的电子节能控制方案,该方案利用模糊控制原理.结合PID控制策略,绕过对钻机复杂系统的建模问题,根据外负载的变化动态调整泵的流量,实现节能的目的.在控制系统性能试验中,通过电控溢流阀给变量泵加载来模拟钻机实际工作过程.实验结果表明,采用本文的控制策略,控制系统性能稳定.达到了设计要求.     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。