江苏大学郦依领获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114785217B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210527483.5,技术领域涉及:H02P21/00;该发明授权飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器是由郦依领;马志豪;朱剑毫;赵腾飞;郭龙雨;朱熀秋设计研发完成,并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器在说明书摘要公布了:本发明公开一种飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器,两个动态预测模块的输出端均串接LM神经网络逆系统输入端,第一个动态预测模块由两个串联支路组成,第二个动态预测模块由三个串联支路和一个复合信号计算模块组成,每个串联支路均由一个反馈校正模块、一个控制增量计算模块、一个预测值计算模块和一个最优值计算模块依次串接组成;第一个串联支路的输入是权值和参考权值,输出是最优初始权值,第二个串联支路的输入是阈值和参考阈值,输出是最优初始阈值,结合动态预测、LM神经网络控制和逆系统的各自优势,采用动态预测模块优化LM神经网络的初始权值和阈值,实现飞轮储能用混合磁轴承三个自由度间的独立精确控制。
本发明授权飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器在权利要求书中公布了:1.一种飞轮储能用混合磁轴承LM神经网络逆解耦控制器,LM神经网络逆系统5的输出端连接包含有飞轮储能用六极径向-轴向混合磁轴承的复合被控对象,其特征是:两个动态预测模块61、62的输出端均串接LM神经网络逆系统5的输入端,第一个动态预测模块61由第一、第二个串联支路组成,第二个动态预测模块62由第三、第四、第五个串联支路和一个复合信号计算模块620组成,第一、第二个串联支路均由一个反馈校正模块、一个控制增量计算模块、一个预测值计算模块和一个最优值计算模块依次串接组成,第三、第四、第五个串联支路均由一个反馈校正模块、一个控制增量计算模块和一个预测值计算模块;第一个串联支路的输入是权值ω和参考权值ω*,输出是最优初始权值ωc;第二个串联支路的输入是阈值θ和参考阈值θ*,输出是最优初始阈值θc;第三个串联支路的输入是径向位移x和径向位移给定值x*,输出是最终径向位移预测值xack+1;第四个串联支路的输入是径向位移y和径向位移给定值y*,输出是径向位移预测值yack+1;第五个串联支路的输入轴向位移z和轴向位移给定值z*,输出是轴向位移预测值zack+1;最终径向位移预测值xack+1、yack+1和最终轴向位移预测值zack+1作为复合信号计算模块620的输入,复合信号计算模块620计算出复合控制信号ja;LM神经网络逆系统5以所述的最优初始权值ωc、最优初始阈值θc和复合控制信号ja作为输入,输出等效控制电流期望值iz*、ix*、iy*给复合被控对象; 所述的LM神经网络逆系统5由一个二阶差分处理器52与一个LM神经网络模型51串联组成,二阶差分处理器52的输入是复合控制信号ja,输出是复合控制信号ja及其一阶、二阶差分信号所述的最优初始权值ωc、最优初始阈值θc和复合控制信号ja及其一阶、二阶差分信号共同输入LM神经网络模型51,LM神经网络模型51输出等效控制电流期望值ix*、iy*、iz*; 所述的第一个串联支路,其中的反馈校正模块将权值ω和参考权值ω*比较得到当前时刻k的权值误差e1k,采用权值误差e1k对k+1时刻的权值进行校正得到k+1时刻的校正权值ω’k+1,根据k+1时刻的权值ω’k+1移位设置k+1时刻的权值初始预测值权值初始预测值分别输入所述的控制增量计算模块和所述的预测值计算模块,所述的控制增量计算模块计算出权值控制增量Δuωk,所述的预测值计算模块根据权值初始预测值和权值控制增量Δuωk计算出最终预测值ωk+1,最终预测值ωk+1输入所述的最优值计算模块,所述的最优值计算模块输出权值最优解ωc:其余四个串联支路的原理与第一个串联支路相同; 所述的复合被控对象由轴向的一个直流功率放大器3、径向的扩展的电流滞环三相功率逆变器4以及飞轮储能用六极径向-轴向混合磁轴承组成,直流功率放大器3和扩展的电流滞环三相功率逆变器4的输出端串接六极径向-轴向混合磁轴承的输入端; 所述的扩展的电流滞环三相功率逆变器4由径向的一个Clark逆变换41与电流滞环三相功率逆变器42串联组成,飞轮储能用六极径向-轴向混合磁轴承的径向等效控制电流期望值ix*、iy*经Clark逆变换41变换为三相电流期望值iA*、iB*、iC*,电流滞环三相功率逆变器42跟踪三相电流期望值,输出飞轮储能用六极径向-轴向混合磁轴承的径向控制电流iA、iB、iC。
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