【摘 要】
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针对大型旋转机械在运行过程中,由于自身不平衡量以及复杂的外部环境激励,导致转子系统振动,进而对基础和外部结构产生多频传递力的问题,提出了一种基于BP神经网络的自适应PD控制算法.采用一种电磁执行器与固定瓦滑动轴承集成的混合轴承结构,分析了该混合轴承的动力学特性;针对一个多跨转子系统,用有限元法建立了系统的动力学方程,从原理上分析了PD控制方式下传递力的主动控制;针对传统PID控制参数获取困难的问题,提出了基于BP神经网络的自适应PD控制算法;在一个四轴承双跨转子系统仿真模型上,分别对基于BP神经网络的自适
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,浙江 杭州 310058
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针对大型旋转机械在运行过程中,由于自身不平衡量以及复杂的外部环境激励,导致转子系统振动,进而对基础和外部结构产生多频传递力的问题,提出了一种基于BP神经网络的自适应PD控制算法.采用一种电磁执行器与固定瓦滑动轴承集成的混合轴承结构,分析了该混合轴承的动力学特性;针对一个多跨转子系统,用有限元法建立了系统的动力学方程,从原理上分析了PD控制方式下传递力的主动控制;针对传统PID控制参数获取困难的问题,提出了基于BP神经网络的自适应PD控制算法;在一个四轴承双跨转子系统仿真模型上,分别对基于BP神经网络的自适应PD控制、BP神经网络控制及LMS控制的效果进行了对比分析.结果表明,基于BP神经网络的自适应PD控制对转子系统多频传递力具有更好的抑制效果.
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