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第 32 卷 第 33 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.32 No.33 Nov.25, 2012
118 2012 年 11 月 25 日 Proceedings of the CSEE ©2012 Chin.Soc.for Elec.Eng.
0258-8013 (2012) 33-0118-06 TH 133 A 470 40
文章编号： 中图分类号： 文献标志码： 学科分类号：
群优化支持向量机的磁轴承转子位移预测建模
1 2
朱志莹 ，孙玉坤
(1．江苏大学电气学院，江苏省 镇江市 212013 ；2．南京工程学院电力工程系，江苏省 南京市 211167)
Predictive Modeling of Rotor Displacement for Magnetic Bearing Using
Particle Swarm Optimized-least Squares Support Vector Machines
1 2
ZHU Zhiying , SUN Yukun
(1. College of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, Jiangsu Province, China;
2. College of Electrical Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, Jiangsu Province, China)
ABSTRACT: To realize the rotor displacement self-sensing 关键词：混合磁轴承；支持向量机；粒子群优化；预测建模
for a 3-degree-of-freedom hybrid magnetic bearing (3-DOF- 0 引言
HMB). This paper presents a novel predictive modeling
method of rotor displacement for 3-DOF-HMB using particle 三自由度混合磁轴承 (3-degree-of-freedom
swarm optimized-least squares support vector machines (PSO- hybrid magnetic bearing ，3-DOF-HMB)是集轴向和
LS-SVM). First, the structure and working principle of
径向悬浮功能于一体，由永磁体提供静态偏置磁通
3-DOF-HMB is explained and the nonlinear mathematical
而电磁铁只提供控制磁通的一种新型高性能磁轴
model in the large air-gap is derived. Then, through the
collection of repr
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