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關(guān)于磁懸浮技術(shù)的研究與開發(fā)在國內(nèi)外均處于迅速發(fā)展中。磁懸浮從原理上來說并不難理解，但是真正將其應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)卻是近幾年才開始的。懸浮系統(tǒng)在現(xiàn)代社會生活中有著非常多的應(yīng)用場景，如磁懸浮列車和磁懸浮軸承。

但是懸浮間隙高度的不穩(wěn)定狀態(tài)嚴(yán)重影響并且抑制了磁懸浮產(chǎn)品的開發(fā)應(yīng)用。因此，對于磁懸浮系統(tǒng)懸浮間隙高度的不穩(wěn)定狀態(tài)有必要進(jìn)行控制算法上的優(yōu)化。經(jīng)典的磁懸?。ㄈ鐔吸c(diǎn)懸浮球）系統(tǒng)主要由懸浮球、電磁鐵、傳感器和安裝支架等構(gòu)成。其不穩(wěn)定狀態(tài)主要是因?yàn)閼腋∏虻膶?shí)際懸浮間隙高度不是一個(gè)恒定值，與設(shè)定的參考值相比較，一直處于一個(gè)不斷變化的狀態(tài)，如果變化得過于劇烈，系統(tǒng)就會很不穩(wěn)定。

目前對于懸浮系統(tǒng)有很多種控制算法已被應(yīng)用于仿真階段，如比例積分微分（proportion integration differentiation, PID）控制算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法和滑?？刂扑惴?。

• 有學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能在傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一種自適應(yīng)PID控制器，提高了懸浮球懸浮和抗干擾效果。
• 有學(xué)者在常規(guī)PID控制的基礎(chǔ)上，通過模糊控制算法對PID的參數(shù)進(jìn)行整定，使系統(tǒng)達(dá)到更好的控制效果。
• 有學(xué)者提出了一種基于模糊滑模觀測器的磁懸浮高速永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置的檢測方法，通過模糊控制調(diào)節(jié)滑模觀測器的滑模增益，以實(shí)現(xiàn)低速抖振抑制。

由此可見，每種算法都各有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：PID控制算法結(jié)構(gòu)非常簡單明了，響應(yīng)時(shí)間也較快，但是對于高精度控制和高穩(wěn)定性控制則無法滿足要求；智能控制算法控制效果不錯(cuò)但其收斂時(shí)間相對較長，也無法用于工程實(shí)踐；滑?？刂祈憫?yīng)時(shí)間和控制效果均比較良好，但因其自身原理，在非連續(xù)切換時(shí)會引起劇烈抖震。因此很有必要將各種算法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來，通過一種算法的優(yōu)勢來彌補(bǔ)另一種算法的不足。

江西理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院的研究人員，對單點(diǎn)懸浮球系統(tǒng)采用精簡和理想化的方法，通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)獲得一個(gè)與其相對接近的數(shù)學(xué)模型，將這個(gè)模型作為所研究控制算法的被控對象，分別使用PID算法以及基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂扑惴ǎ瑢Ρ豢貙ο筮M(jìn)行懸浮間隙高度的仿真實(shí)驗(yàn)。通過仿真實(shí)驗(yàn)對比，來證實(shí)基于徑向基函數(shù)（radial basis function, RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑模算法的突出性。

圖1 固高懸浮儀主要工作原理示意圖

圖2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

研究者最后得出結(jié)論如下：

• 1）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂平Y(jié)合了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對較強(qiáng)的函數(shù)逼近能力和滑模控制對不確定對象良好的魯棒性及系統(tǒng)響應(yīng)快、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法的不足之處。但滑?？刂茣?yàn)椴贿B續(xù)的開關(guān)特性而引起系統(tǒng)的抖震，本文通過使用等速趨近率的方法來進(jìn)行抑制。通過算法設(shè)計(jì)出了將兩者集合起來的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂扑惴?。
• 2）通過與傳統(tǒng)經(jīng)典PID控制算法初始同時(shí)給定固定參考值輸入的仿真結(jié)果比較，能夠明顯地得出結(jié)論，固高懸浮儀設(shè)定的懸浮間隙在給定固定參考值的信號下，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑模控制具有更快的響應(yīng)時(shí)間、更小的超調(diào)量以及更加平衡的穩(wěn)定狀態(tài)。
• 3）通過與傳統(tǒng)經(jīng)典PID控制算法同時(shí)給定一個(gè)階躍干擾信號的仿真結(jié)果比較，能夠明顯地得出結(jié)論，固高懸浮儀設(shè)定的懸浮間隙在給定一個(gè)階躍干擾信號后，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂圃谑艿礁蓴_后產(chǎn)生的波動(dòng)影響更小，恢復(fù)穩(wěn)定狀態(tài)所用的時(shí)間也更短，系統(tǒng)在遇到干擾時(shí)相對表現(xiàn)的狀態(tài)更加穩(wěn)定。
• 4）通過與傳統(tǒng)經(jīng)典PID控制算法同時(shí)給定一個(gè)正弦信號輸入信號且對比其跟隨性的仿真結(jié)果（如圖6所示），能夠明顯地得出結(jié)論，固高懸浮儀設(shè)定的懸浮間隙在給定一個(gè)正弦信號后，經(jīng)典PID算法的跟隨性能大致上一般，在一定程度上有很大的超調(diào)量；而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂扑惴ɑ灸軌蚝芎玫馗S正弦波信號，跟隨效果也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于經(jīng)典PID控制算法。

仿真結(jié)果表明，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂频姆椒M足固高懸浮儀之類的單點(diǎn)懸浮系統(tǒng)對快速和平穩(wěn)的控制要求。

目前，商業(yè)應(yīng)用的磁懸浮系統(tǒng)普遍使用經(jīng)典的PID控制，其控制效果并不理想。因此，本文針對經(jīng)典PID算法超調(diào)量大、響應(yīng)時(shí)間長以及抗干擾能力差的問題，基于固高懸浮儀驗(yàn)證平臺，設(shè)計(jì)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?？刂破?。該控制器對固高懸浮儀懸浮效果有著明顯的改進(jìn)，在響應(yīng)時(shí)間、超調(diào)量?？垢蓴_以及跟隨性上比傳統(tǒng)經(jīng)典PID控制器均有明顯的性能提升。

以上研究成果發(fā)表在2020年第2期《電氣技術(shù)》雜志，論文標(biāo)題為“徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)膽腋∏驊腋「叨茸赃m應(yīng)滑?？刂啤?，作者為楊杰、黃晨、石恒。