磁悬浮支承振动半主动控制设计与仿真

利用DSP作为控制算法的核心器件,搭建了半主动减振系统,并将其应用于双层隔振系统中。通过调节PID控制器参数,改变电磁力从而获得系统的最佳刚度和阻尼。针对磁悬浮支承双层隔振系统的非线性和工作过程的复杂性,利用Simulink在非线性控制系统领域的仿真优势,建立磁悬浮支承的数学模型,将模糊控制、神经元控制分别和PID控制相结合进行仿真对比,仿真实验表明,神经元PID控制的动态性能和稳定性最佳,为磁悬浮浮筏隔振系统进行变刚度变阻尼控制提供可遵循的依据。     

基于转速的磁轴承柔性转子系统模糊控制策略研究

建立了五自由度磁悬浮轴承柔性转子试验系统,利用Matlab工具箱对比分析了不完全微分PID和模糊自调整PID控制策略对系统动态性能的影响,设计制作了基于TMS320F28335 DSP的数字控制器硬件电路,在模糊自调整PID控制策略的基础上引入转速量,在不同转速区段采用不同的模糊自调整因子,以满足转子在各转速区段对支承特性的不同要求,编写了相应的软件,完成了系统的高速旋转试验。仿真和试验结果均表明,采用基于转速的模糊自调整控制策略,可以改善磁悬浮轴承柔性转子系统的动态性能。     

不完全微分型PID控制的应用研究

本文对不完全微分型PID控制进行研究,利用Matlab软件对工业过程实例进行了仿真实验。仿真结果表明,与完全微分型PID控制相比,采用不完全微分型PID可以取得更好的控制效果。     

车载飞轮电池的振动控制策略研究

针对车载飞轮电池在不同工况下振动及磁悬浮轴承非线性和本质不稳定性的特点,开发了基于单神经元的PID控制软件,利用单神经元的自学习能力并通过加权系数自适应地对PID各控制参数进行调整,使得控制器的输出为PID各控制参数的非线性组合,克服了单一PID控制参数无法满足系统动态性能需要及控制参数整定困难的缺点。通过仿真分析和飞轮转子系统的高速运行试验,对比研究了不完全微分PID策略和单神经元自适应PID策略的控制效果。研究结果表明,与不完全微分PID策略相比,单神经元自适应PID策略具有无超调、鲁棒性好、调节时间短等优点,飞轮转子系统具有更好的动态性能。     

不完全微分型PID控制的神经元实现

给出从不完全微分型PID算法派生出的神经元PID控制器，并利用MATLAB／SIMULINK仿真软件对该控制器在某隧道式炉中的应用进行仿真研究。仿真结果表明．不完全微分PID控制的神经元实现不但具有不完全微分型PID控制的优点而且还具有神经元控制的自适应特点。     

永磁悬浮无尘传送系统的悬浮特性及解耦控制仿真分析

介绍了一种永磁悬浮无尘传送系统。该系统采用两对双列对称布置的非接触主动永磁悬浮支承。悬浮支承中,永磁铁提供磁性力,伺服电机驱动永磁铁转动,通过改变悬浮支承与悬浮导轨间的磁通量实现悬浮力的实时控制。通过消除冗余的悬浮支承控制点建立悬浮系统的动力学模型,应用LQR控制方法仿真分析未解耦系统的悬浮特性,证明该系统的耦合性及不易控制性。此外,采用状态反馈解耦控制策略对系统进行解耦控制仿真,结果表明该策略可以使系统解耦,并具有较高的稳定性和较快的响应特性。     

磁悬浮球形关节三维动力学模型与控制特性

球形电动机直接支承驱动的多自由度球形主动关节机械集成度高,在控制和轨迹规划方面占有优势。但在高速、超高速运转时,由于机械支承的摩擦磨损,造成关节部件发热,导致关节的动态特性变差。基于电动机技术、磁悬浮技术,提出一种新型多自由度磁悬浮球形主动关节,建立关节电磁悬浮力和电磁转矩的耦合模型;推导出关节转子在电磁悬浮力和电磁转矩作用下的三维动力学原型模型和逆系统模型,并对关节系统进行状态反馈的解耦线性化处理,使其完全解耦成6自由度方向独立的线性系统,经过比例微分先行的伪微分反馈调节器控制及仿真可知,解耦线性化的关节系统稳定性好、响应速度快,具有良好的动态性能和抗干扰能力很强的鲁棒性能。     

非线性支承下磁悬浮转子系统μ综合控制的研究

针对磁悬浮转子系统支承力的非线性和不平衡扰动问题,采用μ综合控制方法对系统进行控制。根据磁悬浮转子系统模型推导出系统状态空间方程,并对其中的非线性支承力进行平衡点线性化,对状态空间方程进行模态分析,得到低阶控制模型,再通过D-K迭代法得到μ综合控制器,并将其应用于非线性支承下的磁悬浮转子系统。结果表明：μ综合控制下的闭环转子系统具有良好的起浮性能和抗干扰性能;与PID控制比较,μ综合控制下转子系统不平衡响应基频幅值和倍频幅值显著降低;系统不平衡扰动和非线性效应得到了抑制。     

基于TMS320F28335DSP的磁悬浮系统数字控制器研究

以TMS320F28335和MAX7064SLC44-10为核心,设计了五自由度磁悬浮轴承柔性转子系统控制器硬件电路,采用C语言编制了基于CCS3.3开发环境的不完全微分PID控制程序。在该控制器的控制下,磁悬浮轴承柔性转子系统具有较强的鲁棒性和抗干扰能力,可以顺利越过前2阶弯曲临界转速。     

未知传递函数情况下主动电磁悬浮系统支承特性在线测量

分析了主动电磁悬浮系统支承的等效刚度和阻尼的理论计算方法。从闭环系统的角度出发,提出了一种不依赖于系统传递函数的等效刚度和阻尼的在线测量方法。以PID控制为例进行对比实验,分析了控制参数、激振幅度和激振频率对主动电磁悬浮系统支承等效刚度和阻尼的影响。结果表明,所提出的测量方法能够实时在线地对主动电磁悬浮系统支承的等效刚度和阻尼进行准确识别。     

磁力轴承系统PID控制特性的研究

叙述了磁力轴承的主动控制原理及控制系统的组成;分析了磁力轴承系统的刚度阻尼特性与其控制器特性之间的关系;同时分析了采用PID控制的磁力轴承刚度阻尼与控制系统各参数之间的关系,提出一种简便的PID参数设计方法.     

基于DSP的有源磁悬浮轴承数字控制系统研究

研究了有源磁悬浮轴承(AMB)的工作原理及其数字控制器,讨论了以定点数字信号处理器TMS320F240为核心的数字控制系统.控制算法采用改进的积分分离PID算法,实现了单自由度磁轴承的稳定悬浮.     

气体挤压膜轴承的性能分析及其控制器的研究

为了有效克服传统气体轴承的缺点,基于超声激励的气体挤压膜机理,研制了一种新型的气体挤压膜轴承。为了获得关键结构尺寸及相关的控制参数,采用有限元法对压电换能器进行了模态分析和谐响应分析;应用数值解法从理论上证明了轴承的悬浮能力;通过压电换能器的模态实验,确定了其工作频率;同时采用有限元法对所设计的轴承产生的超声波声压进行了分析。在此基础上,设计制作了基于STC单片机的数字控制器硬件电路,编写了不完全微分PID控制程序并在实验台上进行了验证。研究结果表明,该类轴承在超声激励下能够实现悬浮支承。     

磁轴承轴向控制系统的仿人智能PID控制

以立式主动控制电磁轴承为研究对象,阐述传统PID控制在磁轴承控制系统应用中所存在的不足。针对磁悬浮轴承控制系统非线性、时变、强耦合的复杂特性,提出了仿人智能PID控制算法,并用Simulink进行了系统仿真。仿真结果表明:仿人智能PID控制在动态和稳态控制效果以及抗干扰能力上,比普通线性PID控制有很明显的优势。     

电磁轴承数字控制系统设计及实现

电磁轴承系统的刚度、阻尼是可调的 ,所以 ,其动态性能与采用的控制器有关 ,有可能获得最优的控制策略。本文在原有模拟控制系统的基础上 ,采用 DSP技术 ,设计了一种新的数字控制系统 ,着重从控制器硬件、软件结构方面进行了讨论 ,并予以系统实施。采用工业控制专用的 DSP芯片、集成的 A/ D和数字 PWM控制输出接口 ,提高了数字控制器的速度和可靠性 ;控制器串口的设计使得其过程监控和状态分析更为方便 ;使用简单的数字 PID算法 ,实现了 8.5 kg转子的五自由度稳定起浮和旋转。这种数字控制系统可作为开发和实施实时控制策略、进行电磁轴承产品工程化的实用平台 ,也可以替代现有的模拟控制系统。     

轴向零偏置电流控制磁悬浮系统动态性能的研究

为了减小实体推力轴承的铁损,在轴向自由度采用零偏置电流控制,通过试验分析了磁悬浮轴承转子系统的稳定域和动态性能,并与轴向有偏置电流控制磁悬浮系统进行了比较。结果表明轴向零偏置电流控制方法不会降低系统的动态性能。     

Unbalance vibratory displacement compensation for active magnetic bearings

As the dynamic stiffness of radial magnetic bearings is not big enough,when the rotor spins at high speed,unbalance displacement vibration phenomenon will be produced.The most effective way for reducing the displacement vibration is to enhance the radial magnetic bearing stiffness through increasing the control currents,but the suitable control currents are not easy to be provided,especially,to be provided in real time.To implement real time unbalance displacement vibration compensation,through analyzing active magnetic bearings(AMB) mathematical model,the existence of radial displacement runout is demonstrated.To restrain the runout,a new control scheme-adaptive iterative learning control(AILC) is proposed in view of rotor frequency periodic uncertainties during the startup process.The previous error signal is added into AILC learning law to enhance the convergence speed,and an impacting factor influenced by the rotor rotating frequency is introduced as learning output coefficient to improve the rotor control effects.As a feed-forward compensation controller,AILC can provide one unknown and perfect compensatory signal to make the rotor rotate around its geometric axis through power amplifier and radial magnetic bearings.To improve AMB closed-loop control system robust stability,one kind of incomplete differential PID feedback controller is adopted.The correctness of the AILC algorithm is validated by the simulation of AMB mathematical model adding AILC compensation algorithm through MATLAB soft.And the compensation for fixed rotational frequency is implemented in the actual AMB system.The simulation and experiment results show that the compensation scheme based on AILC algorithm as feed-forward compensation and PID algorithm as close-loop control can realize AMB system displacement minimum compensation at one fixed frequency,and improve the stability of the control system.The proposed research provides a new adaptive iterative learning control algorithm and control strategy for AMB displacement minimum compensation,and provides some references for time-varied displacement minimum compensation.