学习率自适应的无轴承磁通切换电机神经网络PID悬浮方法

本发明提出学习率自适应的无轴承磁通切换电机神经网络PID悬浮方法，所述方法用于电机PID控制器对转子的PID磁悬浮控制，根据转子径向位移控制误差来实时调整神经网络权重系数，以实现对神经网络PID控制器参数的实时调整；同时根据神经网络PID闭环控制稳定性需求建立神经网络PID参数学习率取值范围；在学习率取值范围内，设计基于模糊推理的自适应学习率调整算法，用于宽范围的转子动态偏心磁悬浮高稳态控制精度和高动态响应；本发明能满足宽广的转子动态偏心的磁悬浮高稳态控制精度和高动态响应要求。