【摘 要】
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主动磁悬浮轴承-转子系统(Active Magnetic Bearing,AMB)因其与传统轴承-转子系统相比具有无摩擦、能耗低等多项优点而备受关注.AMB系统具有高度非线性,转子在临界转速下出现
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主动磁悬浮轴承-转子系统(Active Magnetic Bearing,AMB)因其与传统轴承-转子系统相比具有无摩擦、能耗低等多项优点而备受关注.AMB系统具有高度非线性,转子在临界转速下出现的混沌现象是一前沿问题,因此,如何为磁悬浮-转子系统提供一个稳定的控制算法及精准的混沌分析方法成为了该系统的热点研究问题之一.对于非线性轴承-转子系统的控制,可以通过传统的比例微分控制算法、滑模控制算法等实现,但时滞可能带来的分岔等不稳定因素会对系统控制的稳定性造成不利影响.同时,高速转动下的AMB系统呈现柔性特征,通常用有限元法进行建模分析,但其具有较大的计算复杂度.本文围绕非线性AMB系统的稳定控制与柔性转子的混沌现象进行深入分析,提出相应的解决算法,构建了仿真计算理论分析平台,对实验获得的混沌状态下AMB系统分别处于正常与故障工况下的轴心轨迹数据进行辨识与分类.本文的主要工作和创新点如下:1.针对AMB系统模型中的复杂非线性特征,本文对高速转动下的柔性转子的混沌现象进行了研究.首先对系统的特征方程进行平衡原点的奇点分析,设计Terminal滑模控制算法以更稳定的控制该系统,提出一种利用有限元思想建立的主动磁轴承柔性转子系统的非线性动力学分析方法.通过最大Lyapunov指数及精细Runge-Kutta混合积分算法分析转子系统在其一阶和二阶跨越临界速度下的混沌现象.数值实验结果表明,与一阶临界转速相比,二阶临界转速下的混沌更为严重,与实际吻合;与显式Runge-Kutta算法相比,精细Runge-Kutta混合积分算法可以在避免迭代求解的同时提高计算的收敛步长,并保持了较高精度.2.针对高速AMB系统的故障识别问题,本文基于机器学习中的分类方法对其进行研究.将实验得到的转子轴心轨迹的Hu不变矩作为分类的特征向量,运用帝国竞争算法精简冗余数据,建立支持向量机分类方法,对转子轴心轨迹特征数据进行了分类识别.与C4.5决策树和反向传播神经网络进行对比,实验结果验证了基于Hu不变矩及帝国竞争的支持向量机模型在小样本分类中具有较高的准确性,适用于轴承故障的智能识别分类.
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