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作 者:刘钙 吴亦然 邵清波 谭家瑞 LIU Gai;WU Yiran;SHAO Qingbo;TAN Jiarui(School of Electrical and Control Engineering,Xuzhou University of Technology,Xuzhou 221018,China;School of Mechanical and Electrical Engineering,Southeast University,Chengxian College,Nanjing 210088,China)
机构地区:[1]徐州工程学院电气与控制工程学院,江苏徐州221018 [2]东南大学成贤学院机械与电气工程学院,江苏南京210088
出 处:《徐州工程学院学报(自然科学版)》2024年第1期23-33,共11页Journal of Xuzhou Institute of Technology(Natural Sciences Edition)
基 金:国家自然科学基金项目(61973144)。
摘 要:为了解决六极混合磁轴承位移传感器体积大、成本高的问题,提出了一种改进粒子群优化算法最小二乘支持向量机的位移估计方法.首先,介绍六极外转子径向混合磁轴承的结构和工作原理,并推导其径向悬浮力的数学模型.其次,将改进的粒子群算法的惯性权重改变,以实现更快的迭代,并建立了基于最小二乘支持向量机的预测模型,根据改进的粒子群算法优化的参数对预测模型进行了仿真和验证,并比较了改进的粒子群算法和粒子群算法的预测值.最后,进行了静态悬浮实验、动态悬浮实验、扰动实验,验证了该位移估计方法的鲁棒性和稳定性.In order to address the challenges of high cost and large volume of six-pole hybrid magnetic bearings(SHMB)equipped with displacement sensors,a displacement estimation technique using the modified particle swarm optimization(MPSO)least square support vector machine(LS-SVM)is presented.Firstly,the structure and principles of the six-pole outer rotor radial hybrid magnetic bearing are outlined,and the math model for its radial suspension force is obtained using the Maxwell tensor method.Secondly,the inertia weight of MPSO is changed to achieve faster iterations,and the LS-SVM based MPSO prediction model is constructed.The model is then simulated and verified using the parameters optimised by the MPSO,and the predicted values of MPSO and PSO are compared.Finally,the static floating experiment,dynamic suspension experiment,and disturbance experiment are conducted,which confirm the robustness and stability of the displacement estimation method.
关 键 词:六极外转子混合磁轴承 改进粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 位移估计方法
分 类 号:TH133.3[机械工程—机械制造及自动化]
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