专利名称：一种磁悬浮分子泵的神经网络控制系统及方法
技术领域：
本发明涉及流体设备领域，尤其涉及一种可实现磁悬浮分子泵在任意位置安装 的神经网络控制系统及方法。
背景技术：
磁悬浮分子泵是利用磁轴承产生电磁力使转子悬浮在空中，实现转子和定子之 间无机械接触且转子位置可主动控制的一种新型高性能分子泵。由于磁悬浮分子泵具有 无摩擦、无需润滑、无污染、高速度、寿命长等优点，因此磁悬浮分子泵广泛用于高真 空度、高洁净度的真空获得领域。磁悬浮分子泵的负载由径向磁轴承和轴向磁轴承共同承担。在工作过程中，磁 悬浮分子泵可能需要在任意位置安装。磁悬浮分子泵安装在不同位置时，径向磁轴承和 轴向磁轴承分担的负载不同，磁轴承线圈电流也随之变化，因此需要合理分配磁轴承承 载力。针对分子泵安装角α和旋转角β变化的问题，较常见的方法是将径向磁轴承偏 置电流、轴向磁轴承偏置电流始终取各种安装情况下所需值的最大值，以保证磁轴承产 生的静态磁场满足承载需求，避免出现径向磁轴承和轴向磁轴承的承载力不足；同时在 分子泵安装角α和旋转角β变化时，采用固定的控制算法保证系统稳定。上述方案的缺陷在于将径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流均取最大 值将导致大部分工况下磁轴承线圈偏置电流过大，功耗增加，线圈发热严重。不论分子 泵安装角α和旋转角β如何变化，控制程序采用固定的控制算法容易造成系统性能下 降。人工神经网络简称神经网络，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式 并行信息处理的算法，广泛应用于模式识别、信号处理、专家系统、机器人控制等领 域。神经网络依据系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而 达到处理信息的目的，其具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对 应的输入-输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入 数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。目前，已有近40种神经网 络模型，其中有感知器、自组织映射、Hopfield网络、RBF神经网络等。由于磁悬浮分 子泵是一个非线性系统，因此适合采用神经网络的方法对其进行控制，但现有技术中并 未有使用神经网络控制实现磁悬浮分子泵在任意位置安装均能稳定工作的报道。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于现有磁悬浮分子泵控制程序无法根据分 子泵安装位置的变化实时调整径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流及相关控制参 数，从而提出一种磁悬浮分子泵的神经网络控制系统和控制方法。在磁悬浮分子泵安装 位置变化后，根据分子泵安装角α、旋转角β、转子位置偏差E和转子位置偏差变化率 EC,通过神经网络实时调整径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数(艮口 Proportional-Integra卜Derivative Parameter, PID Parameter,又称为“比例-积
分-微分控制参数”)，从而实现磁悬浮分子泵在任意位置安装均能稳定运行。为解决上述技术问题，本发明的一种磁悬浮分子泵的神经网络控制系统，包括 数据采集存储单元和调整控制单元；所述数据采集存储单元获取调试过程中分子泵安装于各个预定位置时的安装角 α和旋转角β，转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC，以及通过实验得到的各预定 安装位置处能使分子泵稳定运行的径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承 PID控制参数，包括转子位置采集模块通过测量和计算得到所述分子泵转子安装在所述预定安装 位置后运行时的转子位置偏差E、转子位置偏差变化率EC，所述转子位置偏差E等于当 前位移与平衡位置之差，转子位移偏差变化率EC等于前后两次转子位置偏差E之差；参数调整模块经过调整获得磁悬浮分子泵稳定工作时的径向磁轴承偏置电 流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数；参数记录模块记录并存储磁悬浮分子泵在各预定安装位置时的安装角α、旋 转角β、转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC、径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承 偏置电流和磁轴承PID控制参数；所述调整控制单元获得当前分子泵安装位置并实现实 时控制，包括角度估算模块利用径向磁轴承静态工作电流和轴向磁轴承静态工作电流，估 算当前分子泵的安装角α和旋转角β ；转子位置测量模块测量当前的转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC，所 述转子位置偏差E等于当前位移与平衡位置之差，转子位移偏差变化率EC等于前后两次 位移偏差E之差；神经网络控制模块包括神经网络训练单元其中设置有神经网络模型，以所述参数记录模块中的参数 即安装角α、旋转角β、转子位置偏差E和转子位置偏差变化率EC为所述神经网络模 型的输入变量，以径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数为 所述神经网络模型的输出变量，利用试验获得的记录在所述参数记录模块中的多组数据 来训练所述神经网络，得到训练好的神经网络结构；神经网络实时控制单元将当前时刻所述角度估算模块中得到的安装角α、旋 转角β、所述转子位置测量模块得到的所述转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC作 为输入变量输入训练好的神经网络模型，所述神经网络模型的输出为此时磁悬浮分子泵 的径向磁轴承偏置电流值、轴向磁轴承偏置电流值以及磁轴承PID控制参数值；数据导入模块将所述径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流以及磁轴承 PID控制参数更新为所述神经网络实时控制单元得到的相应数值；其中，以水平向右的方向为χ轴正方向，垂直地面向上的方向为y轴正方向，建 立直角坐标系；以磁悬浮分子泵转子轴线相对于直角坐标系y轴正方向逆时针旋转角度 为磁悬浮分子泵的安装角α ；以径向磁轴承定子的磁极对1产生的磁力与径向磁轴承定 子各磁极的合力的夹角为磁悬浮分子泵旋转角β。所述的控制系统中，所述角度估算模块包括磁轴承电磁力估算子模块、安装角α估算子模块和旋转角β估算子模块(1)所述磁轴承电磁力估算子模块根据径向磁轴承和轴向磁轴承静态工作电流计 算径向磁轴承和轴向磁轴承的分力情况；所述磁轴承电磁力估算模块的计算公式如下当磁悬浮分子泵转子静态悬浮时，对于径向磁轴承来说，转子与磁极对1之间 的距离和转子与磁极对3相等，转子与磁极对2之间的距离和转子与磁极对4之间的距离 相等；对于轴向磁轴承来说，转子与上、下磁轴承之间的距离相等；由此磁轴承电磁力 计算公式为
权利要求
1.一种磁悬浮分子泵的神经网络控制系统，其特征在于包括数据采集存储单元和 调整控制单元；所述数据采集存储单元获取调试过程中分子泵安装于各个预定位置时的安装角α和 旋转角β，转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC，以及通过实验得到的各预定安装 位置处能使分子泵稳定运行的径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID 控制参数，包括转子位置采集模块通过测量和计算得到所述分子泵转子安装在所述预定安装位置 后运行时的转子位置偏差E、转子位置偏差变化率EC，所述转子位置偏差E等于当前位 移与平衡位置之差，转子位移偏差变化率EC等于前后两次转子位置偏差E之差；参数调整模块经过调整获得磁悬浮分子泵稳定工作时的径向磁轴承偏置电流、轴 向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数；参数记录模块记录并存储磁悬浮分子泵在各预定安装位置时的安装角α、旋转角 β、转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC、径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置 电流和磁轴承PID控制参数；所述调整控制单元获得当前分子泵安装位置并实现实时控 制，包括角度估算模块利用径向磁轴承静态工作电流和轴向磁轴承静态工作电流，估算当 前分子泵的安装角α和旋转角β ；转子位置测量模块测量当前的转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC，所述转 子位置偏差E等于当前位移与平衡位置之差，转子位置偏差变化率EC等于前后两次位移 偏差E之差；神经网络控制模块包括神经网络训练单元其中设置有神经网络模型，以所述参数记录模块中的参数即安 装角α、旋转角β、转子位置偏差E和转子位置偏差变化率EC为所述神经网络模型的 输入变量，以径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数为所述 神经网络模型的输出变量，利用试验获得的记录在所述参数记录模块中的多组数据来训 练所述神经网络，得到训练好的神经网络模型；神经网络实时控制单元将当前时刻所述角度估算模块中得到的安装角α、旋转角 β、所述转子位置测量模块得到的所述转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC作为输 入变量输入训练好的神经网络模型，所述神经网络模型的输出为此时磁悬浮分子泵的径 向磁轴承偏置电流值、轴向磁轴承偏置电流值以及磁轴承PID控制参数值；数据导入模块将所述径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流以及磁轴承PID 控制参数更新为所述神经网络实时控制单元得到的相应数值；其中，以水平向右的方向为χ轴正方向，垂直地面向上的方向为y轴正方向，建立直 角坐标系；以磁悬浮分子泵转子轴线相对于直角坐标系y轴正方向逆时针旋转角度为磁 悬浮分子泵的安装角α ；以径向磁轴承定子的磁极对1产生的磁力与径向磁轴承定子各 磁极的合力的夹角为磁悬浮分子泵旋转角β。
2.根据权利要求1所述的控制系统，其特征在于所述角度估算模块包括磁轴承电磁力估算子模块、安装角α估算子模块和旋转角β 估算子模块(1)所述磁轴承电磁力估算子模块根据径向磁轴承静态工作电流和轴向磁轴承静态工 作电流计算径向磁轴承和轴向磁轴承的分力情况；所述磁轴承电磁力估算模块的计算公式如下当磁悬浮分子泵转子静态悬浮时，对于径向磁轴承来说，转子与磁极对1之间的距 离和转子与磁极对3相等，转子与磁极对2之间的距离和转子与磁极对4之间的距离相 等；对于轴向磁轴承来说，转子与上、下磁轴承之间的距离相等；由此磁轴承电磁力计 算公式为
3.根据权利要求2所述的控制系统，其特征在于 还包括，安装角α ’估算子模块，通过Fz和F1的数值计算安装角；安装角α优化子模块，通过将Fz和F1,以及Fz和F2分别得到的安装角数据进行优 化处理，获得更精确的安装角估计值 ;所述安装角《 ‘估算子模块的计算公式为 当Fz > 0时，
4.根据权利要求2所述的控制系统，其特征在于 还包括，旋转角β'估算子模块，通过下径向各磁极对所需提供的电磁力合力F21和F22的数 值计算旋转角；旋转角β优化子模块，通过将F11和F12，以及F21和F22分别得到的旋转角数据进行 优化处理，获得更精确的旋转角估计值》；所述旋转角β ‘估算子模块的计算公式为如果 F21 > 0，F22 > 0，则
5.根据权利要求1所述的控制系统，其特征在于所述数据采集存储单元在安装角α和旋转角β每变化5°时进行一次数据采集和存 储，其中 α，β ∈
。
6.一种用于权利要求1中数据采集存储单元中的数据采集存储方法，其特征在于包括如下步骤步骤1:其中，以水平向右的方向为χ轴正方向，垂直地面向上的方向为y轴正方 向，建立直角坐标系；以磁悬浮分子泵转子轴线相对于直角坐标系y轴正方向逆时针旋 转角度为磁悬浮分子泵的安装角α ；以径向磁轴承定子的磁极对1产生的磁力与径向磁 轴承定子各磁极的合力的夹角为磁悬浮分子泵旋转角β ；分子泵安装于某一预定位置时，测量并记录此时分子泵安装角α和旋转角β ；步骤2 通过转子位置采集模块测量计算得到所述分子泵转子安装在所述预定安装 位置后运行时的转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC，所述转子位置偏差E等于当 前位移与平衡位置之差，转子位移偏差变化率EC等于前后两次位移偏差E之差；步骤3:通过参数调整模块调整径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴 承PID控制参数实现磁悬浮分子泵的稳定工作，记录该组偏置电流和磁轴承PID控制参 数；步骤4:改变磁悬浮分子泵安装角α和旋转角β，重复步骤1至3，得到各个预定 安装位置处磁悬浮分子泵的安装角α、旋转角β、转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化 率EC、径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数，并将上述参 数存储在参数记录模块内。
7.一种用于权利要求1中调整控制单元的调整控制方法，其特征在于包括如下步骤步骤1 将磁悬浮分子泵安装在某一安装位置后，利用静态悬浮程序实现分子泵转 子稳定静态悬浮，测量径向磁轴承静态工作电流、轴向磁轴承静态工作电流，据此由角 度估算模块估算出磁悬浮分子泵安装角α和旋转角β ；步骤2:由转子位置测量模块测量计算得到当前的转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC ；步骤3:将上述步骤1和步骤2中得到的转子位置偏差Ε、转子位置偏差变化率EC， 以及估算出的磁悬浮分子泵安装角α和旋转角β为输入变量输入训练好的神经网络模 型，通过神经网络控制模块得到此时磁悬浮分子泵的径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承 偏置电流以及磁轴承PID控制参数，并由数据导入模块更新控制程序中的相关参数。
8.根据权利要求7所述的调整控制方法，其特征在于 所述分子泵的安装角α和旋转角β的估算方法如下①磁悬浮分子泵转子静态悬浮时，对于径向磁轴承来说，转子与磁极对1之间的距 离和转子与磁极对3之间的距离相等，转子与磁极对2之间的距离和转子与磁极对4之间 的距离相等；对于轴向磁轴承来说，转子与上、下磁轴承之间的距离相等；由此磁轴承 电磁力计算公式为
9.根据权利要求8所述的调整控制方法，其特征在于 还包括将安装角数据进行优化的步骤和将旋转角进行优化的步骤， 所述将安装角数据进行优化的步骤如下 步骤1 通过Fz和F1的数值计算安装角α ‘，其计算公式为 当Fz > 0时，
10.根据权利要求7或8或9所述的调整控制方法，其特征在于所述神经网络模型 的训练过程如下将数据采集存储单元中的安装角α、旋转角β、转子位置偏差Ε、转 子位置偏差变化率EC作为输入变量，将径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁 轴承PID控制参数作为输出变量，来调整所述神经网络模型中的参数，将所述数据采集 存储单元中的多组数据依次输入，对所述神经网络模型进行训练。
全文摘要
一种磁悬浮分子泵的神经网络控制系统及控制方法，包括数据采集存储单元和调整控制单元，所述数据采集存储单元采集和存储各预定安装位置的安装角α和旋转角β、转子位置偏差E、转子位置偏差变化率EC，以及使分子泵稳定运行的径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和PID控制参数；所述调整控制单元根据数据采集存储单元获得的参数训练神经网络模型，当磁悬浮分子泵任意位置安装时，将测量计算得到的当前α、β、E、EC输入训练好的神经网络模型，通过神经网络的控制方法得到此时磁悬浮分子泵的径向磁轴承偏置电流、轴向磁轴承偏置电流和磁轴承PID控制参数，实现了分子泵安装在任意位置均能稳定工作，适用于解决磁悬浮分子泵任意位置安装的技术问题。
文档编号F04D19/04GK102011745SQ201010619900
公开日2011年4月13日 申请日期2010年12月31日 优先权日2010年12月31日
发明者张凯, 张小章, 李奇志, 武涵, 邹蒙 申请人:北京中科科仪技术发展有限责任公司, 清华大学