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磁懸浮作為下一代列車的必由之路，對其懸浮控制算法的研究具有重要的學術意義和實際應用價值。江西理工大學電氣工程與自動化學院的研究人員楊傑、黃晨、石恆，在2020年第2期《電氣技術》雜誌上撰文，以固高懸浮儀為研究對象，針對懸浮球懸浮高度精準控制的問題，提出了一種基於徑向基函數神經網絡補償的自適應滑模控制方法，並設計了滑模變結構控制器。仿真結果表明控制器的控制效果在響應時間、抗干擾和超調量等方面均優於傳統經典比例積分微分控制器。 ... 關於磁懸浮技術的研究與開發在國內外均處於迅速發展中。磁懸浮從原理上來說並不難理解，但是真正將其應用於產業卻是近幾年才開始的。懸浮系統在現代社會生活中有著非常多的應用場景，如磁懸浮列車和磁懸浮軸承。 但是懸浮間隙高度的不穩定狀態嚴重影響並且抑制了磁懸浮產品的開發應用。因此，對於磁懸浮系統懸浮間隙高度的不穩定狀態有必要進行控制算法上的優化。經典的磁懸浮（如單點懸浮球）系統主要由懸浮球、電磁鐵、傳感器和安裝支架等構成。其不穩定狀態主要是因為懸浮球的實際懸浮間隙高度不是一個恆定值，與設定的參考值相比較，一直處於一個不斷變化的狀態，如果變化得過於劇烈，系統就會很不穩定。 目前對於懸浮系統有很多種控制算法已被應用於仿真階段，如比例積分微分（proportion integration differentiation, PID）控制算法、神經網絡控制算法和滑模控制算法。 有學者利用神經網絡的學習功能在傳統PID控制器的基礎上構建了一種自適應PID控制器，提高了懸浮球懸浮和抗干擾效果。 有學者在常規PID控制的基礎上，通過模糊控制算法對PID的參數進行整定，使系統達到更好的控制效果。 有學者提出了一種基於模糊滑模觀測器的磁懸浮高速永磁同步電機轉子位置的檢測方法，通過模糊控制調節滑模觀測器的滑模增益，以實現低速抖振抑制。 由此可見，每種算法都各有其優點和缺點：PID控制算法結構非常簡單明了，響應時間也較快，但是對於高精度控制和高穩定性控制則無法滿足要求；智能控制算法控制效果不錯但其收斂時間相對較長，也無法用於工程實踐；滑模控制響應時間和控制效果均比較良好，但因其自身原理，在非連續切換時會引起劇烈抖震。因此很有必要將各種算法的優點結合起來，通過一種算法的優勢來彌補另一種算法的不足。 江西理工大學電氣工程與自動化學院的研究人員，對單點懸浮球系統採用精簡和理想化的方法，通過數學推導獲得一個與其相對接近的數學模型，將這個模型作為所研究控制算法的被控對象，分別使用PID算法以及基於RBF神經網絡自適應滑模控制算法，對被控對象進行懸浮間隙高度的仿真實驗。通過仿真實驗對比，來證實基於徑向基函數（radial basis function, RBF）神經網絡自適應滑模算法的突出性。 ...圖1 固高懸浮儀主要工作原理示意圖 ...圖2 控制系統結構圖 研究者最後得出結論如下： 1）RBF神經網絡自適應滑模控制結合了RBF神經網絡相對較強的函數逼近能力和滑模控制對不確定對象良好的魯棒性及系統響應快、易於實現等優點，彌補了RBF神經網絡智能算法的不足之處。但滑模控制會因為不連續的開關特性而引起系統的抖震，本文通過使用等速趨近率的方法來進行抑制。通過算法設計出了將兩者集合起來的RBF神經網絡自適應滑模控制算法。 2）通過與傳統經典PID控制算法初始同時給定固定參考值輸入的仿真結果比較，能夠明顯地得出結論，固高懸浮儀設定的懸浮間隙在給定固定參考值的信號下，RBF神經網絡自適應滑模控制具有更快的響應時間、更小的超調量以及更加平衡的穩定狀態。 3）通過與傳統經典PID控制算法同時給定一個階躍干擾信號的仿真結果比較，能夠明顯地得出結論，固高懸浮儀設定的懸浮間隙在給定一個階躍干擾信號後，RBF神經網絡自適應滑模控制在受到干擾後產生的波動影響更小，恢復穩定狀態所用的時間也更短，系統在遇到干擾時相對表現的狀態更加穩定。 4）通過與傳統經典PID控制算法同時給定一個正弦信號輸入信號且對比其跟隨性的仿真結果（如圖6所示），能夠明顯地得出結論，固高懸浮儀設定的懸浮間隙在給定一個正弦信號後，經典PID算法的跟隨性能大致上一般，在一定程度上有很大的超調量；而RBF神經網絡自適應滑模控制算法基本能夠很好地跟隨正弦波信號，跟隨效果也遠遠優於經典PID控制算法。 仿真結果表明，RBF神經網絡自適應滑模控制的方法滿足固高懸浮儀之類的單點懸浮系統對快速和平穩的控制要求。 目前，商業應用的磁懸浮系統普遍使用經典的PID控制，其控制效果並不理想。因此，本文針對經典PID算法超調量大、響應時間長以及抗干擾能力差的問題，基於固高懸浮儀驗證平臺，設計了RBF神經網絡自適應滑模控制器。該控制器對固高懸浮儀懸浮效果有著明顯的改進，在響應時間、超調量。抗干擾以及跟隨性上比傳統經典PID控制器均有明顯的性能提升。 以上研究成果發表在2020年第2期《電氣技術》雜誌，論文標題為「徑向基函數神經網絡補償的懸浮球懸浮高度自適應滑模控制」，作者為楊傑、黃晨、石恆。

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/science/254nb9r.html

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