电磁轴承解耦控制：BP神经网络逆系统方法

"基于BP神经网络的电磁轴承逆系统解耦控制是解决主动电磁轴承-转子系统多变量、非线性和强耦合问题的一种有效方法。这种方法通过建立转子系统的径向力数学模型，进行可逆性分析，然后利用BP神经网络构建逆系统，将逆系统与原系统级联，实现系统的解耦。具体来说，这四个独立子系统能够分别控制转子的径向位置，从而消除转矩与径向位移和悬浮力之间的耦合。在设计的闭环控制器作用下，系统能够稳定悬浮，达到高性能控制的效果。该研究对于电磁轴承在航空航天、高速真空旋转机械、高效加工储能和清洁能源交通等领域的应用具有重要意义。" 在电磁轴承领域，主动电磁轴承以其无摩擦、低损耗、无需润滑和高精度等特点，成为一种先进的轴承技术。然而，由于电磁轴承-转子系统的复杂性，如多变量、非线性和强耦合特性，控制难度较大。为了解决这些问题，本文提出了基于BP神经网络的逆系统解耦控制策略。BP神经网络是一种反向传播算法，它能够学习并适应复杂的非线性关系，因此非常适合处理此类问题。 首先，研究者建立了主动电磁轴承-转子系统的径向力数学模型，这是进行解耦控制的基础。通过对模型的可逆性分析，证明了该系统可以被逆化。接着，BP神经网络被用来构造逆系统，通过级联逆系统和原系统，将原来的多变量耦合系统分解为四个独立的控制子系统。每个子系统可以独立调整转子的径向位置，从而实现电磁力的解耦。 为了确保系统的稳定性，还设计了闭环控制器。这种控制器能够根据实时的系统状态反馈，调整电磁力的大小和方向，使得转子能够在预定的位置稳定悬浮。仿真结果和实验数据验证了该解耦控制方法的有效性，它能有效地解决转矩、转子径向位移和悬浮力之间的耦合问题，提高系统的控制性能。 这项研究为电磁轴承的控制提供了一种创新的方法，对于提升电磁轴承在各种高精度、高性能应用中的性能具有重要价值。同时，这也为未来在相关领域的进一步研究和技术发展提供了理论基础和实践参考。