一种基于BP神经网络的磁悬浮控制方法

本发明公开了一种基于BP神经网络的磁悬浮控制方法，本发明通过神经网络实时学习和适配磁悬浮电机的动态特性，实现控制参数的自整定，具体而言，系统能够根据磁悬浮电机在不同运行状态和阶段的实际运行数据，动态调整输入层和隐含层神经元的参数，并实时修正输出层的控制参数，通过这种优化方式，磁悬浮电机转子的悬浮稳定性得到了显著提升，相比传统方式，有效减少了控制器参数依赖人工调试的时间，大幅降低了人力成本和操作复杂度，同时，通过BP神经网络对控制参数的实时优化，能够输出更加优良的控制器参数，调试效果更加稳定，并显著提升了磁悬浮系统的响应速度和控制精度。