新型低功耗永磁偏置混合磁轴承的研究

磁悬浮轴承是利用非接触的磁力作用,将转子悬浮起来,实现定子与转子之间的无摩擦运行。磁悬浮轴承具有无摩擦、噪音小、高转速、寿命长等优点,可应用于风力发电、真空超净环境、高速机床、机械加工、旋转电机、运输医疗等领域。 为解决目前磁轴承结构中存在的重力干扰、功耗大、磁路耦合、控制复杂、成本高等问题,本文提出了新型低功耗永磁偏置混合磁轴承的结构。采用永磁“上吸下斥”作用力抵消转子的重力；采用电磁与永磁之间的排斥力调节转子的径向位移,可以按“同增同减法”或PID(Proportion Integration Differentiation)算法调节±X和±Y方向上线圈的控制电流；采用电磁永磁与吸力盘之间的吸引力调节转子的轴向位移,轴向偏置电流为零,能降低电流消耗。在所用材料研究的基础上,推导了与磁轴承结构相符的重力抵消力、径向调节力、轴向调节力表达式,得到了磁悬浮转子单自由度和五自由度数学模型、位移刚度系数、电流刚度系数和S域传递函数,仿真了磁轴承结构中的磁力线分布和五自由度磁悬浮转子运动情况。 研究了磁轴承的双闭环控制系统,外环采用无传感器检测的“高频注入参数估计法”测量转子位移,节省电涡流位移传感器,降低成本,内环采用霍尔电流器件ACS712测量线圈电流,提高电流的响应速度。设计了10路电流和5路位移输入电路及10路PWM(Pulse Width Modulation)输出电路,求解了电路的输入输出关系,得到了控制电路的传递函数,得到了双闭环控制系统的传递函数,仿真了传统PID控制下的响应曲线。为适应建模不准确,非线性、不确定、不确知系统的控制需要,研究基于RBF(Radial Basis Function)预测模型的神经网络PID算法,通过神经网络的离线和在线训练,不断修改权值,提高了系统的鲁棒性和自适应性,仿真表明神经网络PID下的系统响应具有更小的超调量和更短的稳定时间。 搭建了磁悬浮实验台,绘制了软件流程图,研发了CCS与VC++实验程序代码,得到了实验数据和曲线,实验表明：转子位移波动在±0.1mm,线圈电流波动在±0.4A,实现了对转子的无接触悬浮,且“同增同减”控制下的位移波动更,但电流消耗增大。下一步将继续优化控制策略,减少转子波动和磁轴承功耗,提高整体性能。