主动磁轴承(active magnetic bearing,AMB)是飞轮储能系统中实现飞轮转子非接触支撑的核心部件,其对飞轮转子施加的作用力与多种非线性因素相关。采取"两步线性化"方法的传统线性模型抹除了非线性特性,难以准确描述其宽频谱...主动磁轴承(active magnetic bearing,AMB)是飞轮储能系统中实现飞轮转子非接触支撑的核心部件,其对飞轮转子施加的作用力与多种非线性因素相关。采取"两步线性化"方法的传统线性模型抹除了非线性特性,难以准确描述其宽频谱的工作状态,也影响了控制系统的设计精度。针对该问题,文中基于替代映射的观点建立非线性的AMB模型。通过AMB的三维有限元计算模型的参数化计算和BP神经网络训练来获得对应的转移和偏执矩阵,然后建立描述转子位移和绕组电流与作用力之间映射关系的零维非线性动力学模型,并在Matlab/Simulink软件平台仿真实现。计算结果表明,AMB内存在四次高次项、交叉项等复杂非线性特性。与线性模型的对比表明,建立的非线性模型可以更准确描述AMB的非线性特性。该模型对飞轮储能系统仿真和控制系统开发具有一定意义。展开更多
针对Stewart平台的六自由度(six degrees of freedom,6-DOF)轨迹跟踪问题,提出一种基于神经网络的非奇异终端滑模控制方法并应用于Stewart平台的位置姿态控制中。通过分析Stewart平台的位置反解和速度反解,建立运动学方程,利用牛顿-欧...针对Stewart平台的六自由度(six degrees of freedom,6-DOF)轨迹跟踪问题,提出一种基于神经网络的非奇异终端滑模控制方法并应用于Stewart平台的位置姿态控制中。通过分析Stewart平台的位置反解和速度反解,建立运动学方程,利用牛顿-欧拉方程建立动力学方程,并结合加速度反解得到了平台的状态空间表达式;基于非奇异滑模面函数,设计非奇异终端滑模控制律。考虑到径向基函数(radial Basis function,RBF)神经网络的逼近特性,采用RBF神经网络对模型未知部分进行自适应逼近,并利用Lyapunov第二法设计了自适应律;通过仿真证明控制器设计的有效性。仿真结果表明,相比于比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器,提出的RBF神经网络非奇异终端滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和动态特性。展开更多
文摘主动磁轴承(active magnetic bearing,AMB)是飞轮储能系统中实现飞轮转子非接触支撑的核心部件,其对飞轮转子施加的作用力与多种非线性因素相关。采取"两步线性化"方法的传统线性模型抹除了非线性特性,难以准确描述其宽频谱的工作状态,也影响了控制系统的设计精度。针对该问题,文中基于替代映射的观点建立非线性的AMB模型。通过AMB的三维有限元计算模型的参数化计算和BP神经网络训练来获得对应的转移和偏执矩阵,然后建立描述转子位移和绕组电流与作用力之间映射关系的零维非线性动力学模型,并在Matlab/Simulink软件平台仿真实现。计算结果表明,AMB内存在四次高次项、交叉项等复杂非线性特性。与线性模型的对比表明,建立的非线性模型可以更准确描述AMB的非线性特性。该模型对飞轮储能系统仿真和控制系统开发具有一定意义。
文摘针对Stewart平台的六自由度(six degrees of freedom,6-DOF)轨迹跟踪问题,提出一种基于神经网络的非奇异终端滑模控制方法并应用于Stewart平台的位置姿态控制中。通过分析Stewart平台的位置反解和速度反解,建立运动学方程,利用牛顿-欧拉方程建立动力学方程,并结合加速度反解得到了平台的状态空间表达式;基于非奇异滑模面函数,设计非奇异终端滑模控制律。考虑到径向基函数(radial Basis function,RBF)神经网络的逼近特性,采用RBF神经网络对模型未知部分进行自适应逼近,并利用Lyapunov第二法设计了自适应律;通过仿真证明控制器设计的有效性。仿真结果表明,相比于比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制器,提出的RBF神经网络非奇异终端滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和动态特性。
