孙宇新， 钱忠波，2

(1.江苏大学 电气信息工程学院，江苏 镇江 212013；2.华域汽车电动系统有限公司 技术研发部, 上海 200120)



数控机床高速无轴承异步电动机悬浮子系统RBFNN逆独立解耦控制

孙宇新1， 钱忠波1，2

(1.江苏大学 电气信息工程学院，江苏 镇江 212013；2.华域汽车电动系统有限公司 技术研发部, 上海 200120)

为了实现对数控机床用高速无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor, BIM)动态解耦控制以实现降低悬浮电主轴抖动，提出了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的悬浮子系统自适应独立控制方法。首先，基于RBFNN构建了气隙磁链观测器，因为RBFNN具有较强的自学习和自适应能力，所以辨识的气隙磁链较为精确；其次，基于Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI)原理设计RBFNN逆系统鲁棒控制器，应用基于HJI不等式的RBFNN辨识系统模型不确定和外界干扰，提高系统的稳定性，悬浮子系统动态独立解耦控制得以实现；最后，将磁链辨识器和逆系统鲁棒控制器组成双RBFNN悬浮子系统逆独立控制系统。仿真和实验结果表明，采用该控制方法BIM系统能获得良好的动、静态性能。

无轴承异步电动机;解耦控制;径向基函数神经网络;磁链辨识;鲁棒控制器; 数控机床

依靠转矩绕组和悬浮力绕组产生磁场的共同作用，无轴承异步电动机(Bearingless Induction Motor, BIM)可以实现其鼠笼转子的稳定悬浮，具有结构简单、易于弱磁、可靠性高等优点，非常适合在注入高速精密数控机床、高压密封泵等高速驱动的高新技术领域，因而受到了国内外学者的广泛关注。然而，BIM的多套绕组之间存在复杂的电磁关系，使得解耦控制成为了实现BIM稳定的悬浮和转矩输出关键问题。……