磁力轴承是一种新型机电综合系统,它利用可控式电磁铁对导磁体的引力作用实现对转子的无接触支承,轴心位置可以由控制系统控制。其中控制系统的作用就是根据转子的悬浮状态主动地调节磁场来保持转子的自由、稳定悬浮,且控制器性能的好坏直接影响到磁力轴承的动态性能和转子的控制精度。 磁力轴承要求控制系统抗干扰能力强、动态响应时间短、超调量小。但是传统的PID控制器用于磁力轴承的控制时,超调大,参数整定困难,抗扰能力差,难以取得满意的控制效果。 在分析单自由度磁力轴承的基础上,建立了磁力轴承的简化数学模型。首先在MATLAB模糊逻辑工具箱中用模糊推理系统(FIS)对磁力轴承系统进行模糊控制仿真,在此基础上进行了磁力轴承模糊控制器的设计,通过分析得出比例因子k_e和误差论域中“0”点的量化策略是影响模糊控制器稳态误差大小的两个主要因素。仿真结果表明,通过整定K_e的值和选择合适的量化策略能够明显减小模糊控制器的稳态误差。 分析了九点控制器的控制策略,并将采用两种不同控制规则的九点控制器用于磁力轴承的控制。针对九点控制器超调较大,提出一种四十九点七态控制器,仿真表明,该控制器控制磁力轴承时,超调较小,抗扰动性强。 将神经网络和模糊控制相结合,设计了一种局部网络化的神经模糊控制方案,并在此基础上,利用神经网络的学习能力,采用BP算法在线调整神经模糊控制器中神经网络的权值,设计了一种自适应神经模糊控制器,仿真表明,在磁力轴承模型参数变化的情况下,该控制器具有良好的自适应性。