自适应模糊神经网络驱动的无轴承电机稳定悬浮控制策略

本文主要探讨了"基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制"这一主题，针对无轴承异步电机的特性，如多变量、非线性和强耦合，提出了创新的控制策略。无轴承异步电机的悬浮控制是一项挑战，因为其径向悬浮力的产生涉及到复杂的动力学过程。作者首先深入分析了电机的运动机理，并以此为基础建立了数学模型。 核心控制方法是采用自适应模糊神经网络推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS），这是一种结合了模糊逻辑和神经网络优势的控制器设计技术。ANFIS能够处理不确定性，提高系统的鲁棒性。作者在设计过程中精心选择了控制变量和隶属函数，通过PID控制来收集输入输出数据，并利用误差准则动态调整隶属函数参数，确保系统的准确性。 仿真部分在MATLAB/Simulink平台上进行，针对6000r/min的电机，仿真结果显示了显著的效果。控制器能在0.12s内实现转子的稳定悬浮，并表现出出色的抗扰动能力，即使在负载转矩突变的情况下，转子的径向偏移也非常小，仅小于0.001mm。此外，系统在转速变化后能快速跟踪给定值，稳定状态下转速误差低于20r/min，显示出良好的动态和静态性能。 实际试验进一步验证了这一控制策略的有效性。在无轴承异步电机控制系统实验台上，结果表明，控制策略能够确保电机稳定悬浮，转子径向位移的峰值范围保持在80μm以内，证明了系统的响应速度快、控制精度高。总结来说，这项研究成功地将自适应模糊神经网络应用于无轴承异步电机控制，显著提升了电机的悬浮性能和控制性能，为电机领域的实际应用提供了新的解决方案。