【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及磁懸浮控制方法，更具體地說，涉及一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法。
技術介紹
1、磁懸浮電機通過磁力作用使轉子或軸穩定懸浮于定子的磁場中，因其轉子與定子之間沒有機械接觸，具備高速、無油、節能、低噪音等優勢，逐漸被廣泛應用于透平機械、真空潔凈、飛輪儲能等高端領域。磁懸浮電機的這一獨特特性，使其在工業領域中展現出極大的應用價值，尤其在要求高精度、高效率和低污染的場景下，具有不可替代的作用。
2、然而，在現有技術中，磁懸浮電機的控制器參數往往依賴工程師手動調試來完成。傳統調試方法需要工程師反復試驗，耗費大量人力和時間成本。同時，調試結果的優劣程度高度依賴于工程師的專業經驗和技術水平，導致控制器參數的調試效果具有較大的不確定性，難以保證每次都達到最佳控制性能。這種方式不僅效率低下，還可能因參數不佳而影響磁懸浮電機的運行穩定性和響應速度，從而限制其在復雜動態系統中的應用。因此，針對上述技術問題，有必要提供一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，以解決上述的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術一實施例提供的技術方案如下：
3、一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，包括以下步驟：
4、s1：建立bp神經網絡pid控制器，其中bp神經網絡由輸入層、隱含層和輸出層組成；
5、s2：根據磁懸浮電機運行的實時數據，將目標位置信號、實際位置信號和
6、s3：通過前向網絡計算得到輸出信號，若輸出信號與期望信號存在偏差，則進行誤差反向傳播，利用梯度下降法修正神經網絡的權值；
7、s4：實時調整pid控制器的比例系數、積分系數和微分系數，優化控制參數，使磁懸浮電機轉子實現穩定懸浮。
8、作為本專利技術的進一步改進，所述bp神經網絡pid控制器由參數可調的pid控制器和bp神經網絡兩部分組成，其中：
9、輸入層：輸入信號包括目標位置信號、實際位置信號和誤差信號；
10、第j個節點的輸出為：
11、，
12、其中，為輸入層的第個節點接收的輸入信號；
13、隱含層：第i個神經元的輸入、輸出分別為：
14、；
15、；
16、輸出層：第l個神經元的輸入、輸出分別為：
17、；
18、；
19、其中，為輸入層神經元與隱含層神經元的連接權值，為隱含層神經元與輸入層神經元l的連接權值。
20、
21、作為本專利技術的進一步改進，所述隱含層神經元的激活函數為雙曲正切函數：
22、。
23、作為本專利技術的進一步改進，所述輸出層神經元的激活函數為：
24、，并根據輸出層不同神經元的功能，分別乘以不同的權重系數，并根據輸出層不同神經元的功能分別乘以不同的權重系數。
25、作為本專利技術的進一步改進，所述方法采用位置式數字pid控制算法，其控制量的計算公式為：
26、，
27、其中，為采樣周期,和分別為當前和上一時刻的誤差，為輸出控制量。
28、作為本專利技術的進一步改進，所述bp神經網絡隱含層的神經元數量通過以下經驗公式計算確定：
29、，
30、其中，為輸入層神經元數量，為輸出層神經元數量。
31、作為本專利技術的進一步改進，所述bp神經網絡的輸入層、隱含層和輸出層的連接權值通過梯度下降法進行修正，其修正公式為：
32、所述輸入層神經元j和隱含層神經元i的連接權值的修正公式為：
33、。
34、作為本專利技術的進一步改進，所述隱含層神經元i和輸出層神經元l的連接權值的修正公式為：
35、
36、作為本專利技術的進一步改進，所述bp神經網絡的初始權值為隨機數，范圍根據實際需求設定。
37、作為本專利技術的進一步改進，所述方法通過matlab/s-function模塊實現bp神經網絡pid控制算法，并通過c語言編寫算法流程，具體包括以下步驟：
38、初始化bp神經網絡的權值、學習速率和慣性系數；
39、根據系統輸入信號，計算神經網絡的前向傳播輸出；
40、根據輸出誤差，執行誤差反向傳播，更新網絡權值；
41、調整pid控制器的參數以優化磁懸浮系統的響應速度和穩定性。
42、相比于現有技術，本專利技術的優點在于：
43、本方案創新性地采用bp神經網絡pid控制方法，將bp神經網絡與pid控制器相結合，通過神經網絡實時學習和適配磁懸浮電機的動態特性，實現控制參數的自整定，具體而言，系統能夠根據磁懸浮電機在不同運行狀態和階段的實際運行數據，動態調整輸入層和隱含層神經元的參數，并實時修正輸出層的控制參數，通過這種優化方式，磁懸浮電機轉子的懸浮穩定性得到了顯著提升，相比傳統方式，本方案有效減少了控制器參數依賴人工調試的時間，大幅降低了人力成本和操作復雜度，同時，通過bp神經網絡對控制參數的實時優化，能夠輸出更加優良的控制器參數，調試效果更加穩定，并顯著提升了磁懸浮系統的響應速度和控制精度。整體上，本方案不僅提高了磁懸浮控制系統的自適應性和可靠性，還增強了其在復雜工況下的運行性能，為磁懸浮電機的應用推廣和性能優化提供了重要的技術保障。
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1.一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述BP神經網絡PID控制器由參數可調的PID控制器和BP神經網絡兩部分組成，其中：
3.根據權利要求2所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述隱含層神經元的激活函數為雙曲正切函數：
4.根據權利要求2所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述輸出層神經元的激活函數為：
5.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述方法采用位置式數字PID控制算法，其控制量的計算公式為：
6.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述BP神經網絡隱含層的神經元數量通過以下經驗公式計算確定：
7.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述BP神經網絡的輸入層、隱含層和輸出層的連接權值通過梯度下降法進行修正，其修正公式為：
8.根據權利要求1所
9.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述BP神經網絡的初始權值為隨機數，范圍根據實際需求設定。
10.根據權利要求1所述的一種基于BP神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述方法通過MATLAB/S-Function模塊實現BP神經網絡PID控制算法，并通過C語言編寫算法流程，具體包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述bp神經網絡pid控制器由參數可調的pid控制器和bp神經網絡兩部分組成，其中：
3.根據權利要求2所述的一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述隱含層神經元的激活函數為雙曲正切函數：
4.根據權利要求2所述的一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述輸出層神經元的激活函數為：
5.根據權利要求1所述的一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述方法采用位置式數字pid控制算法，其控制量的計算公式為：
6.根據權利要求1所述的一種基于bp神經網絡的磁懸浮控制方法，其特征在于：所述bp神...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃卓亞，方宇星，應卓霖，王步明，蔣欣，
申請(專利權)人：湘潭華聯電機有限公司，
類型：發明
國別省市：
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