基于粒子群算法的转子支承参数优化设计

高速旋转飞轮转子的支承参数决定转子在过系统临界转速时的振幅大小和工作转速下的运行稳定性。选用具备自适应学习能力的粒子群算法(PSO),设计出能够表征系统过临界转速时的振幅和工作转速下衡量系统稳定性的目标函数式,利用PSO和该目标函数式,对系统进行参数优化。实验结果表明,利用PSO算法对该目标函数进行优化,最终得到的高速旋转飞轮转子系统参数,能有效地改善系统性能,提高系统运行稳定性。