本文選題：磁力軸承 + PID控制��； 參考：《武漢理工大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：磁力軸承是一種新型的支承部件,它具有傳統(tǒng)的滾動(dòng)軸承和滑動(dòng)軸承軸承無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn),如無(wú)機(jī)械接觸、無(wú)磨損、無(wú)需潤(rùn)滑等,一直以來(lái)都受到國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。 磁力軸承本質(zhì)上是非線性系統(tǒng),具有開(kāi)環(huán)不穩(wěn)定的特點(diǎn),需要設(shè)計(jì)合理的控制器進(jìn)行閉環(huán)控制。常用的控制器設(shè)計(jì)方法是在小范圍內(nèi)將磁力軸承非線性模型線性化,然后根據(jù)線性理論設(shè)計(jì)經(jīng)典PID控制器。研究表明,經(jīng)典PID控制不能達(dá)到理想的控制效果,需要研究和設(shè)計(jì)更優(yōu)良的控制器。 本文針對(duì)單自由度磁力軸承系統(tǒng)進(jìn)行了分析,介紹了其工作原理,并根據(jù)電磁理論建立了其線性和非線性模型,并采用經(jīng)典PID控制對(duì)兩種模型進(jìn)行了仿真研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在小范圍內(nèi)將磁力軸承線性化是合理可行的,但經(jīng)典PID控制的超調(diào)量大,調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng)。 針對(duì)經(jīng)典PID控制效果不理想的情況,本文引入了智能控制方法,將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制應(yīng)用于磁力軸承系統(tǒng)中。本文進(jìn)行了模糊控制器和模糊查找表的設(shè)計(jì),采用查表法對(duì)磁力軸承系統(tǒng)進(jìn)行了基本模糊控制和參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制的仿真研究。仿真結(jié)果表明,基本模糊控制和參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制都能改善磁力軸承的性能,但前者存在靜態(tài)誤差,后者對(duì)性能的提高不明顯。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,本文設(shè)計(jì)了磁力軸承的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單變量控制器,討論了其控制算法,分析了其穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單變量控制的效果優(yōu)良,與經(jīng)典PID控制和參數(shù)自調(diào)整模糊PID控制相比,其超調(diào)量小,調(diào)節(jié)時(shí)間短；與基本模糊控制相比,其無(wú)靜態(tài)誤差。
[Abstract]:Magnetic bearing is a new type of supporting parts, it has the advantages that traditional rolling bearing and sliding bearing can not compare, such as no mechanical contact, no wear, no lubrication, etc. All along has been the domestic and foreign academic circles and the industrial domain widespread concern. Magnetic bearing is essentially a nonlinear system with the characteristics of open-loop instability, so it is necessary to design a reasonable controller for closed-loop control. The commonly used controller design method is to linearize the nonlinear model of magnetic bearing in a small range, and then to design the classical PID controller according to the linear theory. The research shows that the classical PID control can not achieve the ideal control effect, so it is necessary to study and design a better controller. In this paper, the single-degree-of-freedom magnetic bearing system is analyzed, its working principle is introduced, its linear and nonlinear models are established according to electromagnetic theory, and the two models are simulated by classical PID control. The experimental results show that it is reasonable and feasible to linearize the magnetic bearing in a small range, but the classical PID control overshoot is large and the adjustment time is long. In view of the unsatisfactory control effect of classical PID, the intelligent control method is introduced in this paper. Fuzzy control and neural network control are applied to the magnetic bearing system. In this paper, the design of fuzzy controller and fuzzy lookup table is carried out. The basic fuzzy control and parameter self-adjusting fuzzy PID control of magnetic bearing system are simulated by the look-up table method. The simulation results show that both the basic fuzzy control and the parameter self-adjusting fuzzy PID control can improve the performance of the magnetic bearing, but the former has static error, but the latter has not obviously improved the performance. Based on the nonlinear mapping ability of neural network, the PID neural network single variable controller of magnetic bearing is designed, its control algorithm is discussed and its stability is analyzed. The simulation results show that the single variable control of pid neural network is effective, compared with the classical PID control and parameter self-adjusting fuzzy PID control, its overshoot is small and its adjusting time is short, and compared with the basic fuzzy control, it has no static error.
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH133.3;TP273

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本文編號(hào)：1782724