基于BP神经网络的磁悬浮人工心脏自适应控制方法研究
发布时间:2021-07-05 14:25
心脏病已经成为威胁人类健康的主要疾病之一,人工心脏移植作为一种治疗严重心脏病的重要手段,在医疗方面有重要的作用和地位,然而捐献心脏的人非常少,人工心脏的需求十分迫切,因此,本项研究具有重要的现实意义和学术价值。为减小人工心脏体积,简化内部工作机理,提高运行效率,提出了一种新型磁悬浮人工心脏结构。采用空间上分离的悬浮结构和旋转结构,既克服了转子旋转过程存在的摩擦问题,又解决了不同磁场之间的耦合问题。在确定参数的基础上,对内部永磁作用力、电磁悬浮力和电磁转矩进行深入分析,得到数学模型表达式,并采用Maxwell 3D实体建模仿真,验证表达式的正确性。设计高可靠性的磁悬浮人工心脏控制系统。采用双闭环控制方式,内环调节磁悬浮转子的径向悬浮稳定性,外环调节磁悬浮转子的旋转转矩波动。将各功能电路模块化,将控制器S3C6410里移植BP神经网络算法代码,为实现神经网络自适应控制奠定硬件基础。采用2-3-1神经网络细胞结构,根据电磁悬浮控制样本数据,求得6个隐含层权值,3个输出层权值,3个隐含层阀值,1个输出层阀值,共13个神经网络初值参数。建立电磁悬浮仿真模型,分析闭环扰动下阶跃响应特性、权值变化情...
【文章来源】:山东科技大学山东省
【文章页数】:87 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1三人工心脏??
(b)?磁通密度正视图?(c)?磁通密度侧视图??图2-2永磁环之间的磁通密度??Fig.?2-2?Magnetic?flux?density?of?the?permanent?magnet?rings??2.2.2永磁环作用力特性??在Ansys?Maxwell软件中,采用虚功法计算其永磁作用力,处于平衡状态时,??上永磁环和下永磁环之间的气隙厚度是1mm,若磁悬浮转子向上减小 ̄的距离,??则其下方必然增加 ̄的距离,分析得到永磁环之间的作用力如表2-2所示。??表2-2永磁环之间的作用力??Table?2-2?Force?of?the?permanent?magnet?rings??编号?上永磁气隙?上永磁作用?下永磁气隙?下永磁作用永磁合力f534??厚度53/mm?力Fs3/N?厚度54/mm?力/^4/N?FSs?-??1?0.1?70.60?1.9?40.80?29.8??2?0.2?67.79?1.8?41.59?26.2??3?0.3?63.74?1.7?42.83?20.91??..
由上述数据可知,随着气隙间距的增大,永磁环之间的作用力逐渐减小,忽??略磁悬浮转子重力和浮力的影响,上下两套永磁环排斥力共同作用的特性曲线如??图2-3所示。图中横坐标代表磁悬浮转子的轴向偏移位置,纵坐标代表磁悬浮转??子受到的永磁合力,曲线以点(〇,〇)为中心对称。在气隙偏移距离A,=±0.9mm时,??磁悬浮转子的调节加速度可达-66m/s2,磁悬浮转子的平均调节加速度约??-30m/s2,轴向位移调节刚度系数约为-33000N/m。??40|?I?I?I?I?I?*?*?■?■??30-?^? ̄??X??20-?^??I?°'??-10-??-30-?^??_4〇1?i?i?i?1?1?1?1?1?1???-1?-0.8?-0.6?-0.4?-0.2?0?0.2?0.4?0.6?0.8?1??□stance?/?mm??图2-3永磁作用力特性曲线??Fig.?2-3?Characteristic?curve?of?permanent?magnetic?force??2.3人工心脏电磁悬浮力分析??该磁悬浮人工心脏结构中,使用4个磁极来维持径向位移的平衡,每个磁极??上均绕有电磁线圈,称为“内定子线圈”,通电后产生电磁力吸引“内导磁环”,??进而改变磁悬浮转子的径向位移。??2.3.1电磁悬浮力计算??由Maxwell公式得到电磁吸引力表达式为:??F?=?—?B2?(2-4)??2/U〇??式中:j是有效气隙横截面积,tn2;?//。为真空磁导率4;rxlO_7H/m;?5为气隙??磁通密度
【参考文献】:
期刊论文
[1]一类不确定非线性系统的自适应跟踪控制[J]. 李彦欣,李伟明. 陕西科技大学学报. 2017(04)
[2]植入式心室辅助设备的发展状况及其轴承技术进展[J]. 杜建军,姚奇,姚英学. 润滑与密封. 2016(02)
[3]基于神经网络的人工心脏温度预测[J]. 李奇磊,杨明,欧文初,孟凡,许自豪,徐亮. 中国医疗器械杂志. 2015(02)
[4]磁液悬浮离心血泵体外溶血的实验及耐久性实验[J]. 张文,张杰民,刘天文,刘晓程. 生物医学工程研究. 2014(01)
[5]GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J]. 刘春艳,凌建春,寇林元,仇丽霞,武俊青. 中国卫生统计. 2013(02)
[6]非线性系统自适应控制算法研究进展[J]. 杜晓,张益波. 太原科技大学学报. 2011(02)
[7]轴流式磁悬浮人工心脏泵磁悬浮轴承系统设计[J]. 关勇,李红伟,刘淑琴. 山东大学学报(工学版). 2011(01)
[8]轴流式磁悬浮人工心脏泵驱动电机的研究[J]. 杨晟,刘淑琴,关勇. 中国机械工程. 2010(08)
[9]具有饱和死区非线性输入的自适应滑模跟踪控制[J]. 陶洪峰,胡寿松. 信息与控制. 2009(03)
[10]磁悬浮人工心脏泵转子控制策略研究[J]. 刘晓军,刘小英,胡业发,龚辉. 华中师范大学学报(自然科学版). 2006(04)
博士论文
[1]非线性离散时间系统多模型自适应控制策略研究[D]. 黄淼.华东理工大学 2015
[2]非线性系统多模型自适应控制方法研究[D]. 刘德馨.北京科技大学 2015
[3]非线性不确定系统的神经网络控制研究[D]. 任怀庆.吉林大学 2014
[4]面向新功能恢复的人工心脏泵分层控制策略研究[D]. 高斌.北京工业大学 2013
[5]BP神经网络分类器优化技术研究[D]. 高鹏毅.华中科技大学 2012
[6]轴流式磁悬浮人工心脏泵磁悬浮系统研究[D]. 关勇.山东大学 2011
[7]非线性系统的滑模控制研究[D]. 王薇.中国海洋大学 2005
硕士论文
[1]人工心脏血泵电机无位置传感器控制[D]. 谭亚.苏州大学 2015
[2]具有周向分布楔形间隙结构的液力悬浮血泵设计与研究[D]. 范灏.浙江大学 2014
[3]不确定非线性系统的自适应神经网络控制[D]. 刘磊.辽宁工业大学 2013
[4]人工心脏磁悬浮系统的研发[D]. 俞坚才.浙江大学 2013
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]轴流式磁悬浮心脏泵控制系统的研究[D]. 王华伟.山东大学 2009
[7]非线性不确定系统的自适应神经网络控制[D]. 朱丽雅.南京信息工程大学 2008
[8]不确定系统的神经网络控制研究[D]. 高宏宇.大庆石油学院 2006
[9]BP神经网络及应用研究[D]. 贺清碧.重庆交通学院 2004
本文编号:3266241
【文章来源】:山东科技大学山东省
【文章页数】:87 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图1-1三人工心脏??
(b)?磁通密度正视图?(c)?磁通密度侧视图??图2-2永磁环之间的磁通密度??Fig.?2-2?Magnetic?flux?density?of?the?permanent?magnet?rings??2.2.2永磁环作用力特性??在Ansys?Maxwell软件中,采用虚功法计算其永磁作用力,处于平衡状态时,??上永磁环和下永磁环之间的气隙厚度是1mm,若磁悬浮转子向上减小 ̄的距离,??则其下方必然增加 ̄的距离,分析得到永磁环之间的作用力如表2-2所示。??表2-2永磁环之间的作用力??Table?2-2?Force?of?the?permanent?magnet?rings??编号?上永磁气隙?上永磁作用?下永磁气隙?下永磁作用永磁合力f534??厚度53/mm?力Fs3/N?厚度54/mm?力/^4/N?FSs?-??1?0.1?70.60?1.9?40.80?29.8??2?0.2?67.79?1.8?41.59?26.2??3?0.3?63.74?1.7?42.83?20.91??..
由上述数据可知,随着气隙间距的增大,永磁环之间的作用力逐渐减小,忽??略磁悬浮转子重力和浮力的影响,上下两套永磁环排斥力共同作用的特性曲线如??图2-3所示。图中横坐标代表磁悬浮转子的轴向偏移位置,纵坐标代表磁悬浮转??子受到的永磁合力,曲线以点(〇,〇)为中心对称。在气隙偏移距离A,=±0.9mm时,??磁悬浮转子的调节加速度可达-66m/s2,磁悬浮转子的平均调节加速度约??-30m/s2,轴向位移调节刚度系数约为-33000N/m。??40|?I?I?I?I?I?*?*?■?■??30-?^? ̄??X??20-?^??I?°'??-10-??-30-?^??_4〇1?i?i?i?1?1?1?1?1?1???-1?-0.8?-0.6?-0.4?-0.2?0?0.2?0.4?0.6?0.8?1??□stance?/?mm??图2-3永磁作用力特性曲线??Fig.?2-3?Characteristic?curve?of?permanent?magnetic?force??2.3人工心脏电磁悬浮力分析??该磁悬浮人工心脏结构中,使用4个磁极来维持径向位移的平衡,每个磁极??上均绕有电磁线圈,称为“内定子线圈”,通电后产生电磁力吸引“内导磁环”,??进而改变磁悬浮转子的径向位移。??2.3.1电磁悬浮力计算??由Maxwell公式得到电磁吸引力表达式为:??F?=?—?B2?(2-4)??2/U〇??式中:j是有效气隙横截面积,tn2;?//。为真空磁导率4;rxlO_7H/m;?5为气隙??磁通密度
【参考文献】:
期刊论文
[1]一类不确定非线性系统的自适应跟踪控制[J]. 李彦欣,李伟明. 陕西科技大学学报. 2017(04)
[2]植入式心室辅助设备的发展状况及其轴承技术进展[J]. 杜建军,姚奇,姚英学. 润滑与密封. 2016(02)
[3]基于神经网络的人工心脏温度预测[J]. 李奇磊,杨明,欧文初,孟凡,许自豪,徐亮. 中国医疗器械杂志. 2015(02)
[4]磁液悬浮离心血泵体外溶血的实验及耐久性实验[J]. 张文,张杰民,刘天文,刘晓程. 生物医学工程研究. 2014(01)
[5]GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J]. 刘春艳,凌建春,寇林元,仇丽霞,武俊青. 中国卫生统计. 2013(02)
[6]非线性系统自适应控制算法研究进展[J]. 杜晓,张益波. 太原科技大学学报. 2011(02)
[7]轴流式磁悬浮人工心脏泵磁悬浮轴承系统设计[J]. 关勇,李红伟,刘淑琴. 山东大学学报(工学版). 2011(01)
[8]轴流式磁悬浮人工心脏泵驱动电机的研究[J]. 杨晟,刘淑琴,关勇. 中国机械工程. 2010(08)
[9]具有饱和死区非线性输入的自适应滑模跟踪控制[J]. 陶洪峰,胡寿松. 信息与控制. 2009(03)
[10]磁悬浮人工心脏泵转子控制策略研究[J]. 刘晓军,刘小英,胡业发,龚辉. 华中师范大学学报(自然科学版). 2006(04)
博士论文
[1]非线性离散时间系统多模型自适应控制策略研究[D]. 黄淼.华东理工大学 2015
[2]非线性系统多模型自适应控制方法研究[D]. 刘德馨.北京科技大学 2015
[3]非线性不确定系统的神经网络控制研究[D]. 任怀庆.吉林大学 2014
[4]面向新功能恢复的人工心脏泵分层控制策略研究[D]. 高斌.北京工业大学 2013
[5]BP神经网络分类器优化技术研究[D]. 高鹏毅.华中科技大学 2012
[6]轴流式磁悬浮人工心脏泵磁悬浮系统研究[D]. 关勇.山东大学 2011
[7]非线性系统的滑模控制研究[D]. 王薇.中国海洋大学 2005
硕士论文
[1]人工心脏血泵电机无位置传感器控制[D]. 谭亚.苏州大学 2015
[2]具有周向分布楔形间隙结构的液力悬浮血泵设计与研究[D]. 范灏.浙江大学 2014
[3]不确定非线性系统的自适应神经网络控制[D]. 刘磊.辽宁工业大学 2013
[4]人工心脏磁悬浮系统的研发[D]. 俞坚才.浙江大学 2013
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]轴流式磁悬浮心脏泵控制系统的研究[D]. 王华伟.山东大学 2009
[7]非线性不确定系统的自适应神经网络控制[D]. 朱丽雅.南京信息工程大学 2008
[8]不确定系统的神经网络控制研究[D]. 高宏宇.大庆石油学院 2006
[9]BP神经网络及应用研究[D]. 贺清碧.重庆交通学院 2004
本文编号:3266241
本文链接:https://www.wllwen.com/yixuelunwen/swyx/3266241.html