36、转子 - 主动磁轴承系统建模及密封性能研究

转子 - 主动磁轴承系统建模及密封性能研究

1. 转子 - AMBs 系统建模

1.1 转子 - AMBs 系统整体结构

转子 - AMBs 系统可分为三个部分:转子模型、电子控制系统模型和接口接触模型。径向磁轴承的结构中,传感器测量转子相对于参考位置的位移,微处理器作为控制器根据测量值导出控制信号,功率放大器将控制信号转换为控制电流,控制电流在驱动磁铁中产生磁场,从而产生磁力使转子保持悬浮位置。

1.2 转子有限元建模方程

运用 Bernoulli - Euler 梁理论对转子进行有限元建模,转子 - AMB 机电模型方程如下:
[
M_R\ddot{q} + (C_R + \omega G_R)\dot{q} + K_Rq = T_T^a f_a + T_T^u f_u
]
其中,$M_R$、$C_R$、$G_R$ 和 $K_R$ 分别代表转子的质量矩阵、阻尼矩阵、陀螺矩阵和刚度矩阵,$\omega$ 是旋转频率,$f_a = [F_{ax} F_{ay} F_{bx} F_{by}]$ 表示 AMBs A 和 B 在 x 和 y 方向产生的电磁力向量,$T_a$ 是 AMB 节点的传递矩阵,$f_u$ 表示 x、y 方向的不平衡力向量,$T_u$ 是不平衡质量节点的传递矩阵,$q$ 是 Cardan 描述下的系统位移和角度向量。

1.3 径向磁力模型

径向磁力被建模为广义外力,在平衡点附近,磁力可近似表示为:
[
f_a =
\begin{bmatrix}
F_{AMB,Ax} & F_{AMB,Ay} &

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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