高精度磁悬浮反作用飞轮自适应神经网络控制

针对磁悬浮反作用飞轮存在的干扰噪声以及非线性等问题,设计了自适应神经网络机构,实现了对磁悬浮反作用飞轮的稳定控制,并利用其能够逼近复杂的非线性函数和自学习能力等特点,实现了对磁悬浮反作用飞轮系统的噪声抑制作用及非线性补偿。对某磁悬浮飞轮系统的仿真研究表明,该控制机构可有效消除飞轮系统的干扰噪声,抑制控制对象的非线性,提高磁悬浮反作用飞轮的控制精度。