混合轴承-转子运动轨迹的RBF神经网络控制

提出了动静压混合滑动轴承支承-转子运动轨迹控制技术和方法,以期用于转子振动控制和非圆截面零件加工。通过调节主动节流器的参数,改变轴承油腔的压力、流量,影响轴承封油面上的压力分布,控制转子按预定轨迹运动。建立了轴承-转子系统的动力学模型,给出了基于最小资源分配(MRAN)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的径向基函数(RBF)神经网络自适应控制策略,在线辨识系统参数,以适应其非线性、参数未知特点。计算结果表明,RBF神经网络控制器具有良好的非线性逼近能力;转子不平衡响应或外部同步激励力引起的振动得到了有效抑制,得到了较为精确的转子非圆轨迹跟踪结果。