转子-轴承系统混沌运动的神经网络反馈控制方法

摘要：

用神经网络技术对刚性Jeffcott转子-轴承系统进行混沌滞延反馈控制研究.研究结果表明:当转子-轴承系统进入混沌状态后,引入时间滞延反馈控制信号,可以消除转子-轴承系统的混沌振动,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定周期轨道上.采用间接误差计算的BP神经网络学习方法和自适应学习率BP算法结合而形成的改进型BP神经网络方法,可以快速搜寻到次优化的滞延反馈控制强度,从而即时有效地消除转子-轴承系统的混沌振动.一旦混沌振动回归稳态周期振动,则反馈控制信号自动消失.该方法为控制转子-轴承系统的振动状态提供了理论依据,特别是对工程实际转子系统有实用价值.

关键词：混沌控制、非线性动力学、神经网络、吸引子、转子-轴承系统动力学

所属期刊栏目：31

分类号：TB123(工程基础科学)

在线出版日期：2012-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：145-148