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公开(公告)号：CN112128245B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010823879.5
申请日：2020-08-17
申请人： 江苏大学
IPC分类号： F16C32/04
摘要： 本发明公开一种三极径向混合磁轴承的控制方法，径向位移偏差Δx以及位移偏差变化率Δxc经第一模糊控制器处理后输出x方向的控制参数c1和c2；径向位移偏差Δy以及位移偏差变化率Δyc经第二模糊控制器处理后输出y方向的控制参数c3和c4；径向位移偏差Δx、控制参数c1和c2经第一反推控制模块处理后输出控制电流ix；径向位移偏差Δy、控制参数c3和c4经第二反推控制模块处理后输出控制电流iy；采用模糊控制器在线调节反推控制器的控制参数，反推控制模块使用构造Lyapunov函数的方法，避开了对信号的微分，最终控制信号通过一系列虚拟信号以递归的方式得到，简化了反推控制器的结构，可较灵活地选择控制信号。
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公开(公告)号：CN109600083A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811379842.7
申请日：2018-11-19
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00 , H02P25/022
摘要： 本发明公开一种基于在线神经网络逆的二自由度无轴承永磁同步电机悬浮力子系统解耦控制器，复合被控对象之前依次串接悬浮力子系统在线神经网络逆模块和附加控制器模块；附加控制器模块由第一、第二滑模控制器组成，悬浮力子系统在线经网络逆模块由神经网络系统、在线学习算法模块和四个积分器S-1组成，实时调整神经网络系统的权值矩阵，提高悬浮力子系统在线神经网络逆模块的精确度，采用在线神经网络来辨识电机悬浮力子系统的逆模型，避免了求解逆模型的复杂过程，整个系统具有更强的抗电机参数变化的能力，以复合被控对象的输出与神经网络系统的输入的误差为目标函数来设计在线学习算法，简化了在线学习神经网络的结构。
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公开(公告)号：CN107681941A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710932495.5
申请日：2017-10-10
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/18
摘要： 本发明公开一种无轴承永磁同步电机无径向位移传感器的构造方法，先对电机进行采样得到悬浮绕组在d-q坐标系下的电压分量和电流分量，将电压分量和电流分量均输入至计算模块，计算模块对输入量分别进行计算得到磁链分量Ψbd、Ψbq，将磁链分量Ψbd输入至第一个微分器得到一阶微分值将磁链分量Ψbq输入至第二个微分器得到一阶微分值 组成磁链观测模块；再构造神经网络左逆模块，将磁链观测模块与神经网络左逆模块相串接组成无径向位移传感器；本发明以电机磁链和电压为控制信号，通过神经网络拟合得到电机转子位移信号，实现对无轴承永磁同步电机转子位移的无传感器检测，响应迅速，可以更加直接的实现对悬浮力的控制。
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公开(公告)号：CN116191953A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310207729.5
申请日：2023-03-06
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00 , H02P21/14 , H02P21/24 , H02P21/22 , H02P25/022 , H02P25/089 , H02P27/08 , G06F17/16
摘要： 本发明公开一种永磁辅助无轴承同步磁阻电机无位移传感控制器构造方法，电机的悬浮力绕组电压和转矩绕组电压分别输入到电机参考模型、并联可调模型和自适应率中，电机参考模型输出悬浮力绕组参考电流和转矩绕组参考电流，并联可调模型输出悬浮力绕组估计电流和转矩绕组估计电流，计算出参考电流和估计电流的差值并输入自适应率中，自适应率估计出待测电机位移量，利用基于模型参考自适应理论，将PI控制器作为模型参考自适应转子位移辨识系统自适应率，简化系统的难度，实现电机转子位移的快速辨识，使得电机能够实现全速域范围内的稳定运行，具有良好的抗干扰性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109600083B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811379842.7
申请日：2018-11-19
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00 , H02P25/022
摘要： 本发明公开一种基于在线神经网络逆的二自由度无轴承永磁同步电机悬浮力子系统解耦控制器，复合被控对象之前依次串接悬浮力子系统在线神经网络逆模块和附加控制器模块；附加控制器模块由第一、第二滑模控制器组成，悬浮力子系统在线经网络逆模块由神经网络系统、在线学习算法模块和四个积分器S‑1组成，实时调整神经网络系统的权值矩阵，提高悬浮力子系统在线神经网络逆模块的精确度，采用在线神经网络来辨识电机悬浮力子系统的逆模型，避免了求解逆模型的复杂过程，整个系统具有更强的抗电机参数变化的能力，以复合被控对象的输出与神经网络系统的输入的误差为目标函数来设计在线学习算法，简化了在线学习神经网络的结构。
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公开(公告)号：CN106788028A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611180439.2
申请日：2016-12-20
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00
CPC分类号： H02P21/0014
摘要： 本发明公开一种无轴承永磁同步电机强化学习控制器及其构造方法，悬浮绕组和转矩绕组电流控制模块的输入端分别连接执行器‑评价器模块，执行器‑评价器模块由执行器神经网络、评价器神经网络、强化信号模块和瞬时差分模块组成，评价器神经网络和强化信号模块输出端连接瞬时差分模块输入端，瞬时差分模块输出端分别连接执行器神经网络和评价器神经网络输入端，位移误差和转速误差是评价器神经网络、强化信号模块和执行器神经网络的共同输入，执行器神经网络输出是d‑q坐标系下的悬浮绕组与转矩绕组给定电流，由评价器评价转速与位移反馈信息，并指导执行器控制悬浮绕组与转矩绕组电流，实现了对无轴承永磁同步电机系统的稳定跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114448310B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210077681.6
申请日：2022-01-24
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开一种五自由度无轴承永磁同步发电机神经网络预测解耦控制器，模糊神经网络系统输入端分别串接两个神经网络动态预测模块，模糊神经网络系统输出端连接包含有五自由度无轴承永磁同步发电机的复合被控对象，第一个神经网络动态预测模块输出t+1时刻的复合控制量ja，第二个神经网络动态预测模块输出t+1时刻的复合控制量jb和发电电压控制量，模糊神经网络系统的输出是t+1时刻的发电绕组参考电压分量、转子径向悬浮力绕组参考电压分量以及转子轴向位移控制电压；本发明结合了模糊逻辑控制对样本要求低、神经网络对系统学习能力及预测控制良好的动态性能的优点，能获得良好转子径向位移和发电电压控制等各种静动态性能，提高控制效率。
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公开(公告)号：CN110971099A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911213165.6
申请日：2019-12-02
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开一种外转子结构的定子无铁心Halbach阵列无轴承永磁同步电机，外转子和内定子都是圆筒状无凸极结构，外转子的内侧表面上紧密贴有Halbach阵列永磁体，内定子采用非导磁材料制成，内定子的外层紧密绕有悬浮力绕组，悬浮力绕组的外层紧密绕有转矩绕组；转矩绕组为三相互差120°电角度的对称绕组，悬浮力绕组为三相互差120°电角度的对称绕组；Halbach阵列永磁体中的相邻两块永磁体紧密相连；采用定子无铁心结构，在电机高速运行时能大幅度减小铁心损耗和涡流损耗，提升电机的效率，与定子有铁心无轴承永磁电机相比，转子在发生同样的偏心位移时所受的单边磁拉力更小，永磁体易于粘贴在转子上，使得电机结构紧凑、转动惯量大、转子散热方便。
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公开(公告)号：CN109672380A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811379844.6
申请日：2018-11-19
申请人： 江苏大学
IPC分类号： H02P21/00 , H02P21/14 , H02P25/022
摘要： 本发明公开一种五自由度无轴承永磁同步电机悬浮力子系统解耦控制器，复合被控对象之间依次串接悬浮力子系统在线神经网络逆模块和附加控制器模块，附加控制器模块由五个滑模控制器组成，每个滑模控制器的输入是一个给定位移与对应的一个实时位移的一个误差值；悬浮力子系统在线神经网络逆模块由神经网络系统、在线学习算法模块以及10个积分器S-1组成，每个位移控制量、每个位移控制量均经一个积分器S-1后得到的一重积分以及每个位移控制量均经串接的两个积分器S-1后得到的二重积分都输入至神经网络系统；在线学习算法模块的输入是五个位移控制量的二重积分与对应的实时位移的五个误差、输出为调整后的权值矩阵，提高悬浮控制性能。
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