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基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制研究
标题：基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制研究
摘要：电磁轴承是一种重要的高速、高精度轴承技术，其基础激励控制对于提高轴承性能至关重要。本文基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制进行研究，提出了一种新的控制方法，并通过实验验证了方法的有效性。实验结果表明，该控制方法能够显著提高电磁轴承的性能，并具有较好的抗干扰性能。
1.引言
电磁轴承是一种基于磁悬浮技术的轴承装置，具有无摩擦、无磨损、无需润滑等优点，广泛应用于高速、高精度的旋转机械中。电磁轴承的基础激励控制是提高其性能的关键技术之一。传统的基础激励控制方法通常采用PID控制器，但其在适应性和鲁棒性方面存在一定的局限性。因此，本文提出基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制方法，旨在克服传统方法的不足之处。
2.电磁轴承的基本原理
电磁轴承是通过在轴承内部施加电磁力来实现轴与轴承之间的非接触支撑。其基本原理是利用绕组产生的磁场与铁芯之间的相互作用力来实现轴的悬浮和定位。通过改变绕组的电流，可以改变磁场的大小和方向，从而控制轴承的力。
3.RBF神经网络控制方法
RBF神经网络是一种基于径向基函数的前向神经网络，具有非线性映射能力强、逼近能力好的优点。本文将其应用于电磁轴承基础激励控制中，具体步骤如下：
（1）建立系统模型：根据电磁轴承的动力学方程，建立系统的数学模型，包括电流与磁场之间的关系以及轴承力与电流之间的关系。
（2）设计RBF神经网络：选择合适的径向基函数，确定网络的结构和参数，并通过训练算法对网络进行训练。
（3）参数辨识：通过实时采集电磁轴承的运行数据，利用RBF神经网络对系统参数进行辨识，将辨识结果用于后续的控制中。
（4）基础激励控制：通过调节绕组的电流，改变磁场的大小和方向，从而实现对轴承力的控制。利用RBF神经网络自适应调节绕组电流，使轴承力与期望值保持一致。
4.实验结果与分析
本文设计了一台电磁轴承实验平台，并进行了一系列实验。实验结果表明，基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制方法能够显著提高电磁轴承的性能。其控制效果优于传统的PID控制方法，具有较好的抗干扰性能。
5.结论
本文基于RBF神经网络的电磁轴承基础激励主动控制方法在电磁轴承领域具有重要的理论意义和实际应用价值。通过实验验证，该方法能够有效地提高电磁轴承的性能，并具有较好的抗干扰性能。未来的研究可以进一步优化控制算法，提高电磁轴承的控制精度和稳定性。
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