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磁轴承具有无摩擦、寿命长、无需润滑、回转精度高等优点,被广泛应用于航天、机械加工、动力传动、能源交通等领域。磁轴承控制系统是一个涉及了电磁学、控制科学、机械科学以及转子动力学等多门学科的复杂非线性开环不稳定系统。本文研究对象是主动磁轴承,采用基于改进粒子群算法优化的神经网络在线调整PID控制器参数的方式来实现对磁悬浮转子的闭环控制。本文主要做了以下几个方面的工作：阐述磁轴承控制系统的基本构成和工作原理。通过分析磁轴承系统中的电磁关系建立磁轴承控制系统的数学模型。介绍PID控制算法并针对算法的不足提出改进措施。在此基础上提出磁轴承PID控制方案并对设计的磁轴承PID控制器设置相关参数进行仿真研究,在深入分析仿真结果后提出采用BP神经网络在线调整PID控制器参数KP,K1,KD的值。提出磁轴承BP神经网络PID控制器设计方案。根据系统复杂程度设定BP神经网络结构,选取2个输入神经元,15个隐层神经元,3个输出神经元。BP网络的两个输入分别是磁悬浮转子的位移偏差和偏差的变化率,三个输出分别对应PID控制器的三个参数KP,K1,KD。先根据一组输入输出样本数据对BP神经网络进行离线训练,然后BP网络根据系统性能在线调整网络权值系数使得P1D控制器参数最优。针对BP算法的不足引入粒子群算法。通过分析粒子群算法中各个参数对算法性能的影响,提出相应的改进方法,其中重点提出基于动态变异思想的改进粒子群算法。该算法主要对粒子群算法中的惯性权重w进行改进,即先使w线性衰减,再根据粒子收敛的具体情况对惯性权重w进行二次修正。利用改进粒子群算法替代BP算法优化神经网络的权值系数。在此基础上,提出基于改进粒子群算法优化的磁轴承神经网络PID控制方案。仿真结果表明,经改进粒子群算法优化设计的磁轴承神经网络PID控制方案不仅使磁悬浮转子具有优良的动态性能和稳态性能,而且使控制系统具备良好的抗干扰能力。