主动式磁轴承—柔性转子系统的三维轴心轨迹控制方法研究

The active control characteristic of active magnetic bearing (AMB) makes it possible to control the rotor trajectory, which has a bright prospect in applications of special surface processing, rotor attitude control and so on. While the requirements of control system are higher due to the strong nonlinear characteristic of AMB system. According to modern control theory and nonlinear rotor dynamics, this project will solve the problem on the rotor tracking control of AMB system by theoretical and experimental research. A nonlinear time-frequency control strategy of high precision, high robustness and high adaptivity will be proposed, achieving simultaneous control of time domain and frequency domain. A compound control system of AMB system aiming at the strong nonlinear characteristic in the case of rotor large motion will be designed, to achieve the trajectory control of rotor large motion. An active vibration control strategy for rotor unbalance vibration will be proposed, to restrain its influence on trajectory motion and control. Considering the special structure of AMB-rotor system, a dynamic model of flexible rotor with layered structure will be proposed. The research achievements will supply theoretical and technological support for the rotor tracking control of AMB system and the active vibration control of nonlinear systems.

主动式磁轴承的主动控制特性使得对转子的轨迹控制成为可能，从而实现特殊表面加工、转子姿态控制等功能。而由于磁轴承系统的强非线性，实现转子轨迹控制对控制系统的各项性能有着更高的要求。本项目基于现代控制理论和非线性转子动力学，对磁轴承系统转子的轨迹控制问题进行深入的理论和实验研究：提出实现时域和频域同步控制，并具有高精度、高鲁棒性和高自适应性的非线性时频控制策略；针对转子大范围轨迹运动时系统的强非线性特性，设计磁轴承复合控制系统，实现转子的大范围轨迹控制；为抑制转子不平衡振动对转子轨迹运动和控制的影响，提出一种不平衡振动主动振动控制策略；针对磁轴承系统的特殊结构，提出一种分层结构的柔性转子动力学模型。项目研究成果为磁轴承系统转子的轨迹控制以及非线性转子系统的主动振动控制提供理论支撑及技术储备。

主动式磁轴承是一种新型的非接触式支撑技术，相比传统的机械轴承具有诸多优势，其主动控制特性使得对转子的轨迹控制成为可能，从而实现特殊表面加工、转子姿态控制、动态密封、等功能。而由于磁轴承的强非线性和转子的复杂动力学特性，实现转子轨迹控制对控制系统的各项性能有着更高的要求。为此，本项目基于先进控制理论，对磁轴承—转子系统的转子大范围三维轨迹控制、不平衡振动控制等问题进行研究。针对转子三维轨迹控制的需要，建立了耦合转子轴向平动的5自由度磁轴承—刚性转子系统数学模型，并充分考虑了转子大范围运动对电流特性的显著影响，建立了包含转子运动项的磁轴承电路模型；应用了在图像识别领域大获成功的深度学习理论，提出了多层神经网络不平衡控制算法，利用其出色的非线性辨识能力补偿不平衡振动，实现了多频不平衡振动的高精度控制；基于小波理论，提出了小波变换与多层神经网络结合的时频控制方法，实现了系统的时频同步控制，具有良好控制精度的同时具有更窄的频率带宽，实现了更优的频域稳定性控制。考虑系统复杂的非线性动力学特性，基于深度学习理论构建了针对性的深度卷积神经网络，提出了深度卷积神经网络—滑模控制算法，很好地实现磁轴承—转子系统中转子大范围三维动态轨迹控制，显著提高了控制精度。针对转子大幅度运动严重影响电流响应的问题，设计了基于深度卷积神经网络滑模控制的磁轴承双层闭环控制系统（DL-DCNNSMC），很好地实现磁轴承—转子系统转子大范围三维动态轨迹的控制，非常有效地削减转子大幅度运动对控制精度的影响。对本项目提出的数种磁轴承控制方法进行了硬件实现，完成了实验验证，并与常见控制方法进行了对比分析，结果表明，本项目提出的数种磁轴承控制方法达到预期目的，效果显著，与其他控制方法的对比充分体现其实际控制效果的优越性。项目研究成果为磁轴承系统转子的轨迹控制、不平衡振动控制以及非线性系统的主动振动控制提供理论支撑及技术储备。

内容获取失败，请点击重试