JP4293695B2

JP4293695B2 - Magnetic bearing control device

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Publication number: JP4293695B2
Application number: JP34504799A
Authority: JP
Inventors: 有志許
Original assignee: Ebara Corp
Current assignee: Ebara Corp
Priority date: 1999-12-03
Filing date: 1999-12-03
Publication date: 2009-07-08
Anticipated expiration: 2019-12-03
Also published as: JP2001165163A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電磁石の磁気力によって回転軸を支持する磁気軸受に係り、特に、この回転軸を目標の位置に支持するように電磁石の励磁電圧又は励磁電流を制御する磁気軸受制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
磁気軸受は、回転軸を磁気的な力により完全非接触状態で支持できるという特徴があり、また軸受の摩耗が生じず、更に潤滑油等も必要としない。このような特徴から、磁気軸受は回転軸が高速回転する機器や特殊雰囲気中（例えば、高温、低温、真空などの条件下）で使用する機器の軸受としてよく用いられている。
【０００３】
このような磁気軸受においては常に回転軸を磁気力により浮上させておく必要があるので、磁気軸受には回転軸を目標の位置に支持するように電磁石の励磁電圧又は励磁電流を制御する磁気軸受制御装置が設けられる。この磁気軸受制御装置は、回転軸に磁気的な吸引力を及ぼすことで回転軸を浮上支持する電磁石と、回転軸の浮上位置を検出するセンサと、そのセンサの信号に基づいて回転軸を目標の位置に支持するように電磁石の励磁電圧又は励磁電流（即ち、磁気的吸引力）を制御するコントローラとから構成される。
【０００４】
従来、この磁気軸受制御装置のコントローラとして、アナログ制御方式によるＰＩＤ（比例積分微分）制御器や位相補償器といった制御器が多く用いられていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、回転軸が大きく変位した場合の非線形性、変位検知回路、制御補償回路、パワーアンプ、電磁石内のコイルの周波数特性、回転軸の自由振動、不釣り合いによる強制振動、ジャイロ効果等種々の原因により、回転軸・磁気軸受系の動特性は非常に複雑である。従って、従来のようにアナログ制御により磁気軸受の制御を行う場合には、その制御パラメータの設定、調整にかなりの時間と労力が必要である。
【０００６】
特に、上記アナログ制御器は、オペアンプ、抵抗、コンデンサ等のハードウェアの組合せによって実現されているので、磁気軸受制御装置のコントローラとしてアナログ制御器を用いた場合には、回転軸・磁気軸受の制御系を修正・調節する必要が生じたときにこれらのハードウェアを変更する必要が生ずる。従って、回転軸・磁気軸受の制御系の修正・調節にかなりの時間と労力が必要である。
【０００７】
また、磁気軸受制御装置のコントローラとしてＰＩＤ制御又は位相補償のみの制御器を用いると、制御系のロバスト性が低いため、回転軸・磁気軸受系の動特性が変化した場合や制御系に外乱が混入した場合などには、制御系が不安定になりやすい。
【０００８】
更に、磁気軸受制御装置の設計・製作にあたっては、制御対象である回転軸・磁気軸受のモデリング（同定）を行う必要があるが、回転軸・磁気軸受系の動特性は上述したように複雑であり、制御系の厳密な数学的モデルを決定することは困難である。
【０００９】
本発明は、このような従来技術の問題点に鑑みてなされたもので、回転軸・磁気軸受を容易かつ安定的に制御することができ、また容易にその設計・製作をすることができる磁気軸受制御装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
このような従来技術における問題点を解決するために、請求項１に記載の本発明は、電磁石の磁気力によって回転軸を支持する磁気軸受において基準点を設定し、該基準点からの上記回転軸の変位を検出するセンサを備えるとともに該センサにより検出された回転軸の変位に基づいて上記電磁石に供給する電流又は電圧を制御する磁気軸受制御装置であって、上記センサにより検出された回転軸の変位と該回転軸の変位の目標値との偏差を求める差分手段と、上記差分手段により求められた偏差の微分値を求める微分手段と、予め決められた回転軸・磁気軸受系のファジィモデルに基づいてスライディングモードが存在できるように決定された複数のゲインの中から適切なゲインを、上記差分手段により求められた偏差及び上記微分手段により求められた偏差の微分値に応じて選択して、該偏差に掛け合わせる第一の利得手段と、予め決められた回転軸・磁気軸受系のファジィモデルに基づいてスライディングモードが存在できるように決定された複数のゲインの中から適切なゲインを、上記差分手段により求められた偏差及び上記微分手段により求められた偏差の微分値に応じて選択して、該偏差の微分値に掛け合わせる第二の利得手段と、上記第一の利得手段により算出された値と第二の利得手段により算出された値とを加えた値を上記電磁石に供給する電流又は電圧として出力する加算手段と、を備えることを特徴とする。これによりスライディングモード制御によって回転軸・磁気軸受系を制御することが可能となる。
【００１１】
また、請求項２に記載の本発明は、上記請求項１に記載の本発明において、上記回転軸の変位と該回転軸の変位の微分値と上記電磁石に供給する電流又は電圧とを含んで記述される前記回転軸・磁気軸受系のファジィモデルに対し、ファジィニューラルネットワークを構成し、上記ファジィニューラルネットワークに上記回転軸の変位と該回転軸の変位の微分値と上記電磁石に供給する電流又は電圧とを入力することによって、単位時間経過後の回転軸の変位を推測し、上記推測された単位時間経過後の回転軸の変位と実際の単位時間経過後の回転軸の変位の差を求め、前記差を最小にするように前記ファジィニューラルネットワークを繰り返し学習させ、前記学習した結果により正確な回転軸・磁気軸受系のファジィモデルを導き出し、該導き出された回転軸・磁気軸受系のファジィモデルに対してスライディングモードが存在できるように上記複数のゲインを決定することを特徴とする。これによりファジィニューラルネットワークによる正確な回転軸・磁気軸受系のファジィモデルが得られ、この正確な回転軸・磁気軸受系のファジィモデルに基づくスライディングモード制御が可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る磁気軸受制御装置の一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態における磁気軸受の構成を示す図である。
本図に示すように、回転軸１にはモータ１１が備えられており、回転軸１を高速で回転させることができる。回転軸１の軸方向の２カ所にラジアル磁気軸受２が配置され、回転軸１の一端に取り付けられた円板部１２の両端付近にスラスト磁気軸受が配置されている。このラジアル磁気軸受２は磁気力によって回転軸１を半径方向に支持し、スラスト磁気軸受３は磁気力によって回転軸１を軸方向に支持する。
なお、これらのラジアル磁気軸受２及びスラスト磁気軸受３は５軸制御磁気軸受を形成している。
【００１３】
また、上記各軸受２，３は、回転軸１に磁気的吸引力を及ぼすことで浮上支持する電磁石であり、これに付属して回転軸１の位置を検出するギャップセンサ４が取り付けられている。ラジアル磁気軸受２のギャップセンサ４は回転軸１の半径方向の位置を検出し、スラスト磁気軸受３のギャップセンサ４は回転軸１の軸方向の位置を検出する。なお、このギャップセンサとしては、例えば、インダクタンスの変化により変位を検出するインダクタンス型変位センサを用いることができる。
【００１４】
ここで、図１に示すように、磁気軸受（電磁石）２，３及びギャップセンサ４（以下、単にセンサという）はコントローラ５に接続されており、該コントローラ５においてセンサ４からの入力に基づいて電磁石２，３の励磁電圧又は励磁電流が制御される。この励磁電圧又は励磁電流はパワーアンプ１０によって増幅されて電磁石に送られる。これらコントローラ５、パワーアンプ１０、各磁気軸受（電磁石）２，３及びセンサ４によって、本発明に係る磁気軸受制御装置が構成されている。
【００１５】
上記コントローラ５は、図１に示すように、Ａ／Ｄ変換部６、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）７、Ｄ／Ａ変換部８、メモリ９を備えている。ＤＳＰ７はデジタル信号を制御・処理するもので、メモリ９に格納されたプログラム及びデータと協動して、回転軸１を目標の位置で支持するように電磁石の励磁電圧又は励磁電流を制御するための信号の演算処理を行う。
上記ギャップセンサ４によって検出されたアナログ変位信号はＡ／Ｄ変換部６に入力され、デジタル信号に変換される。そして、Ａ／Ｄ変換部６によってデジタル化された信号がＤＳＰ７に入力され、演算処理が行われる。ＤＳＰ７からは演算処理の結果としてデジタル信号が出力され、このデジタル信号がＤ／Ａ変換部６によりアナログ信号に変換される。該アナログ信号は、パワーアンプ１０を介して磁気軸受（電磁石）２，３の励磁電圧又は励磁電流として電磁石内のコイルに送られる。この励磁電圧又は励磁電流により電磁石内の鉄心と回転軸１との間に磁気的な吸引力が生じ、回転軸１の位置が制御される。
【００１６】
ところで、上述したような磁気軸受制御装置を設計・製作するためには、制御対象である回転軸・磁気軸受系のモデリング（同定）をする必要がある。本実施形態では、このモデリングをファジィニューラルネットワークを用いて行う。このファジィニューラルネットワークは、入力空間をファジィ集合によってあいまいに分割し、これらのファジィ集合のそれぞれに対して多層型ニューラルネットワークを適用するものである。即ち、回転軸・磁気軸受系のファジィモデルを、一般に用いられるファジィ制御規則と同様にｉｆ−ｔｈｅｎ形式のルールによって定義するとともに、学習機能を有するファジィニューラルネットワークにより求めるものである。以下、このファジィニューラルネットワークを用いた回転軸・磁気軸受系のモデリングについて説明する。
【００１７】
まず、ｉｆ−ｔｈｅｎ形式により定義され、回転軸・磁気軸受系の動特性を記述するファジィモデルを用意する。本実施形態では、基準点からの回転軸１中心の変位をｘ_１、この回転軸の変位ｘ_１に対する一階微分値をｘ_２、電磁石の励磁電圧又は励磁電流をｕ、単位時間経過後の回転軸１中心の基準点からの回転軸の変位をｙとする。ｘ_１，ｘ_２を前件部変数とし、ｘ_１，ｘ_２，ｕを後件部変数とすると、回転軸・磁気軸受系の動特性を記述するファジィモデルは以下のようになる。
Ｌ^ｉ：if ｘ_１ is Ａ_１ ^ｉ, ｘ_２ is Ａ_２ ^ｉ then ｙ^ｉ＝ａ_１ ^ｉｘ_１＋ａ_２ ^ｉｘ_２＋ａ_３ ^ｉｕ
Ｌ^ｉは、ｉ番目のファジィ規則を示し、このファジィ規則Ｌ中、Ａ_１，Ａ_２はファジィ集合（前件部パラメータ）、ａ_１，ａ_２，ａ_３は後件部パラメータを示す。
【００１８】
ここで「基準点」とは、ラジアル磁気軸受２の場合には、図２（図１のラジアル磁気軸受２を含む縦断面図）に示すＯ点を指す。即ち、水平方向に対向する一対の軸受２ａ，２ｂを結ぶ線と鉛直方向に対向する一対の軸受２ｃ，２ｄを結ぶ線との交点である。回転軸１中心がこの基準点Ｏと一致することが制御上理想的であり、上記コントローラ５は磁気軸受２，３の回転軸１中心がこの基準点Ｏと一致するように電磁石の励磁電圧又は励磁電流を制御する。
また、スラスト磁気軸受３の場合の「基準点」は、図１に示す軸方向に対向する一対のスラスト磁気軸受３，３を結ぶ線の中点となる。
なお、変位というときは、特に示す場合を除くほか、上記基準点Ｏからの回転軸１中心の変位を意味するものとする。
【００１９】
ここで、上記ファジィ規則Ｌ中の前件部パラメータ、後件部パラメータを決定することができれば、回転軸・磁気軸受系のモデリングを実現することができるが、本実施形態では、上述したようにファジィ規則Ｌの諸パラメータの最適解を、学習機能を有するファジィニューラルネットワークにより求める。これにより、より正確なモデリングが可能となる。
【００２０】
図３は、上記ファジィ規則Ｌに基づいて構成されるファジィニューラルネットワークの構成図である。なお、ファジィニューラルネットワークの構成は、上記ファジィ規則Ｌの前件部パラメータの個数及び後件部式の構成によって、図３に示した構成とは異なる構成をとることもできる。
このファジィニューラルネットワークにおいては、実験から得られた入出力データ、即ち、特定の時点における回転軸の変位、該回転軸の変位に対する一階微分値、電磁石の励磁電圧又は励磁電流、単位時間経過後の回転軸の変位により学習が行われる。
【００２１】
まず、図３のファジィニューラルネットワークに、実験で得られた特定の時点における回転軸の変位ｘ_１、回転軸の変位ｘ_１に対する一階微分値ｘ_２、電磁石の励磁電圧又は励磁電流ｕを入力する。これらの入力値に基づいて所定の結合荷重ｗ_i（ｉ=1,2,…,11）を加味した演算が行われ、演算結果として、単位時間経過後の回転軸の変位ｙが推測（算出）される。
【００２２】
次に、上記推測された単位時間経過後の回転軸の変位ｙと実験で得られた実際の単位時間経過後の回転軸の変位との差を求め、この差を最小にするようにファジィニューラルネットワーク内の結合荷重ｗ_i（ｉ=1,2,…,11）を適宜修正する。
【００２３】
このように、実験で得られたデータの入力、算出値と実際値の比較、及び結合荷重ｗ_i（ｉ=1,2,…,11）の修正という工程を所定回数繰り返すと、最適な結合荷重ｗ_i（ｉ=1,2,…,11）を求めることができる。
最適な結合荷重ｗ_i（ｉ=1,2,…,11）が求められると、これに基づいて上記ファジィ規則Ｌの各パラメータが決定されるとともに、ファジィ規則Ｌによって回転軸・磁気軸受系の動特性を記述することができる。これによって正確なモデル化を行うことができる。
【００２４】
制御対象がモデル化されると、このモデル化された制御対象（回転軸・磁気軸受系）に対して操作を行う制御装置、即ち磁気軸受制御装置を設計することができる。本実施形態では、スライディングモード制御によって電磁石の励磁電圧又は励磁電流を制御し、ロバスト性の高い制御系を実現する。
【００２５】
スライディングモード制御を設計するにあたっては、まず、状態変数Ｘとして、回転軸の変位と回転軸の変位の目標値との偏差δ_１と該偏差δ_１の微分値δ_２を定義する。即ち、状態変数Ｘを以下のように定義する。
Ｘ＝［δ_１ δ_２］^Ｔ
【００２６】
また、スライディングモード制御において使用される切替関数σ（Ｘ）＝０を以下のように定義する。
σ（Ｘ）＝ＳＸ
Ｓはマトリックス行列であり、一般のスライディングモード制御切換設定法によって決定することができる。
【００２７】
更に、コントローラ５からの出力である電磁石の励磁電圧又は励磁電流ｕを状態フィードバックとして以下のように定義する。
ｕ＝ＫＸ
ここで、Ｋは状態フィードバックゲインベクトルである。
【００２８】
ここで、スライディングモードの存在条件である以下に示す式を満足するように状態フィードバックゲインベクトルＫを決定する。
【数１】

このように、状態変数Ｘが切換平面に拘束されることとなり、ロバスト性の高い、安定した制御系、即ち、スライディングモード制御系を設計することができる。
【００２９】
上記により設計されたスライディングモード制御系は、コントローラ５のＤＳＰ７によって実現される。以下、このＤＳＰ７によるスライディングモード制御について詳細に説明する。
図４は、本実施形態に係るコントローラ５のＤＳＰ７内の構成を示すブロック図である。
本図に示すように、ＤＳＰ７内には、デジタルローパスフィルタ（ＬＰＦ）７１とスライディングモード制御部７２とが設置されている。
本図において、ｘは磁気軸受のセンサ４によって測定される回転軸１の変位、ｒは回転軸１の変位の目標値、δ_１はこのｒとｘの偏差、δ_２はδ_１の一階微分値である。
【００３０】
磁気軸受２，３のセンサ４から回転軸１の変位ｘがＡ／Ｄ変換部６を介してＤＳＰ７に入力されると、差分手段７３によって回転軸１の変位の目標値ｒと変位ｘとの偏差δ_１が求められる。
上記δ_１はローパスフィルタ７１に入力され、このローパスフィルタ７１を通過させることにより、制御に無視できる高周波成分をカットする。このようにすることで、より高性能の制御が実現される。
【００３１】
上記ローパスフィルタ７１を通過した信号（偏差δ_１）は、スライディングモード制御部７２に入力される。
スライディングモード制御部７２に入力された偏差δ_１は、スライディングモード制御部７２内で２つに分岐して、それぞれ第一の利得手段７４と微分手段７５とに入力される。微分手段７５に入力された偏差δ_１は、微分され、その微分値δ_２が求められる。そして、この微分値δ_２は第二の利得手段７６に入力される。
【００３２】
ここで、第一の利得手段７４には、入力される偏差δ_１及び上記微分値δ_２に応じて適切なゲインＫ_１ａ又はＫ_１ｂを選択するスイッチＳＷ１が設けられている。この選択されるゲインＫ_１ａ又はＫ_１ｂは、上述した状態フィードバックゲインである。第一の利得手段７４は、スイッチＳＷ１によって適切なゲインＫ_１ａ又はＫ_１ｂを選択し、上記偏差δ_１にこのゲインを掛け合わせる。
また、第二の利得手段７６にも、上記偏差δ_１及び入力される偏差の微分値δ_２に応じて適切なゲインＫ_２ａ又はＫ_２ｂを選択するスイッチＳＷ２が設けられており、この選択されるゲインも、上述した状態フィードバックゲインである。第二の利得手段７６は、スイッチＳＷ２によって適切なゲインＫ_２ａ又はＫ_２ｂを選択し、上記偏差の微分値δ_２にこのゲインを掛け合わせる。
【００３３】
そして、スライディングモード制御部７２の加算手段７７によって、上記第一の利得手段７４によって適切なゲインが掛け合わされた偏差δ_１と第二の利得手段によって適切なゲインが掛け合わされた偏差δ_２とが加えられ、コントローラ５のＤ／Ａ変換部８に演算結果として出力される。
【００３４】
このように、状態空間内に切換平面σ（Ｘ）を設け、偏差δ_１及び偏差の微分値δ_２に応じて適切なゲインを切り替えることにより、状態をこの切換平面σ（Ｘ）に拘束することができ、上述のスライディングモード制御が実現される。これにより、ロバスト性の高い制御を行うことができる。
【００３５】
このように、偏差δ_１及び偏差の微分値δ_２に応じて適切なゲインを選択し、これらを掛け合わせ加算することによって、上述のスライディングモード制御が実現される。これにより、ロバスト性の高い制御を行うことができる。
【００３６】
ここで、縦置きにしたＥＴ４５０型ポンプに上述した磁気軸受制御装置を設置して、回転軸１の浮上・回転実験を行った結果を図５〜図９に示す。なお、図５〜図９に示す結果は、水平方向に対向する一対の磁気軸受に関するものである。
【００３７】
図５（ａ）は、経過時間ｔ（ｍｓ）と電磁石の励磁電圧ｕ（Ｖ）の関係を示すグラフ、同図（ｂ）は、経過時間ｔ（ｍｓ）と偏差δ_１（μｍ）の関係を示すグラフである。
本図に示すように、回転軸１が、タッチダウン状態（ｔ＝０）から迅速に（１００ｍｓ以内）、かつオーバーシュートもなく安定浮上状態になることがわかる。
【００３８】
図６は、図５の安定浮上状態においてプラス（＋）方向に外乱を与えた場合の制御結果を示すグラフであり、図７は、図５の安定浮上状態において、マイナス（−）方向に外乱を加えた場合の制御結果を示すグラフである。これらの図の（ａ）は経過時間ｔ（ｍｓ）と電磁石の励磁電圧ｕ（Ｖ）の関係を示し、（ｂ）は経過時間ｔ（ｍｓ）と偏差δ_１（μｍ）の関係を示している。
これらの図から、プラス（＋）、マイナス（−）いずれの方向に外乱を加えても、収束性よく制御されていることがわかる。
【００３９】
更に、図８は、図５の安定浮上状態から定格回転運動まで回転数を上げたときの、回転速度（ｍｉｎ^−１）、振動周波数（Ｈｚ）、及び振幅（μｍ）の関係を立体的に示したグラフである。一方、図９は、定格回転運動から安定浮上状態まで回転数を下げたときの、回転速度（ｍｉｎ^−１）、振動周波数（Ｈｚ）、及び振幅（μｍ）の関係を立体的に示したグラフである。これらの図において、Ｘ軸は振動周波数、Ｙ軸は回転速度、Ｚ軸は振幅を示す。
これらの図から、増速時、減速時いずれの場合においても、回転と同期した成分のみがあり、非同期振動成分などの振動がかなり小さいことがわかる。
【００４０】
【発明の効果】
上述したように本発明によれば、スライディングモード制御によって回転軸・磁気軸受系を制御することができるので、ロバスト性の高い制御を行うことが可能となる。また、回転軸・磁気軸受の制御系を修正・調節する場合には、ハードウェアの変更の必要がなく、容易に回転軸・磁気軸受の制御系の修正・調節を行うことができる。
【００４１】
更にまた、ファジィニューラルネットワークによる正確な回転軸・磁気軸受系のモデルが得られるので、正確な回転軸・磁気軸受系のモデルに基づく制御が可能となり、実験によって得られた入出力データから容易にモデリングができると同時に、ロバスト性の高い回転軸・磁気軸受系の制御を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態における磁気軸受の構成を示す図である。
【図２】図１のラジアル磁気軸受を含む縦断面図である。
【図３】本発明の一実施形態におけるファジィ規則に基づいて構成されるファジィニューラルネットワークの構成図である。
【図４】本発明の一実施形態におけるコントローラのＤＳＰ内の構成を示すブロック図である。
【図５】（ａ）は経過時間ｔ（ｍｓ）と電磁石の励磁電圧ｕ（Ｖ）の関係を示すグラフ、（ｂ）は経過時間ｔ（ｍｓ）と偏差δ_１（μｍ）の関係を示すグラフである。
【図６】（ａ）は図５の安定浮上状態においてプラス（＋）方向に外乱を与えた場合の経過時間ｔ（ｍｓ）と電磁石の励磁電圧ｕ（Ｖ）の関係を示すグラフ、（ｂ）はそのときの経過時間ｔ（ｍｓ）と偏差δ_１（μｍ）の関係を示すグラフである。
【図７】図５の安定浮上状態においてマイナス（−）方向に外乱を与えた場合の経過時間ｔ（ｍｓ）と電磁石の励磁電圧ｕ（Ｖ）の関係を示すグラフ、（ｂ）はそのときの経過時間ｔ（ｍｓ）と偏差δ_１（μｍ）の関係を示すグラフである。
【図８】図５の安定浮上状態から定格回転運動まで回転数を上げたときの、回転速度（ｍｉｎ^−１）、振動周波数（Ｈｚ）、及び振幅（μｍ）の関係を立体的に示したグラフである。
【図９】図５の定格回転運動から安定浮上状態まで回転数を下げたときの、回転速度（ｍｉｎ^−１）、振動周波数（Ｈｚ）、及び振幅（μｍ）の関係を立体的に示したグラフである。
【符号の説明】
１回転軸
２ラジアル磁気軸受
３スラスト磁気軸受
４センサ
５コントローラ
７ＤＳＰ
７２スライディングモード制御部
７３差分手段
７４第一の利得手段
７５微分手段
７６第二の利得手段
７７加算手段
Ｋ_１ａ，Ｋ_１ｂ，Ｋ_２ａ，Ｋ_２ｂゲイン
ＳＷ１，ＳＷ２スイッチ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a magnetic bearing that supports a rotating shaft by the magnetic force of an electromagnet, and more particularly to a magnetic bearing control device that controls an exciting voltage or an exciting current of an electromagnet so as to support the rotating shaft at a target position. is there.
[0002]
[Prior art]
The magnetic bearing has a feature that the rotating shaft can be supported in a completely non-contact state by a magnetic force, wear of the bearing does not occur, and no lubricating oil or the like is required. Because of these characteristics, magnetic bearings are often used as bearings for equipment whose rotating shaft rotates at high speed and equipment used in special atmospheres (for example, conditions such as high temperature, low temperature, and vacuum).
[0003]
In such a magnetic bearing, it is necessary to always float the rotating shaft by magnetic force. Therefore, the magnetic bearing controls the exciting voltage or exciting current of the electromagnet so that the rotating shaft is supported at the target position. A control device is provided. This magnetic bearing control device includes an electromagnet that levitates and supports a rotating shaft by applying a magnetic attraction force to the rotating shaft, a sensor that detects a floating position of the rotating shaft, and a target for the rotating shaft based on a signal from the sensor. And a controller for controlling the exciting voltage or exciting current (that is, magnetic attraction force) of the electromagnet so as to support the position.
[0004]
Conventionally, a controller such as a PID (proportional integral derivative) controller or a phase compensator based on an analog control method has been often used as a controller of this magnetic bearing control device.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, there are various causes such as non-linearity when the rotating shaft is greatly displaced, displacement detection circuit, control compensation circuit, power amplifier, frequency characteristics of coil in electromagnet, free vibration of rotating shaft, unbalanced forced vibration, gyro effect, etc. As a result, the dynamic characteristics of the rotating shaft / magnetic bearing system are very complex. Accordingly, when the magnetic bearing is controlled by analog control as in the prior art, considerable time and labor are required for setting and adjusting the control parameters.
[0006]
In particular, the analog controller is realized by a combination of hardware such as an operational amplifier, a resistor, and a capacitor. Therefore, when the analog controller is used as a controller of the magnetic bearing control device, the control of the rotary shaft and the magnetic bearing is performed. These hardware needs to be changed when the system needs to be modified and adjusted. Therefore, considerable time and labor are required for correcting and adjusting the control system of the rotary shaft and magnetic bearing.
[0007]
In addition, if a controller only for PID control or phase compensation is used as the controller of the magnetic bearing control device, the control system is less robust, so that the dynamic characteristics of the rotating shaft / magnetic bearing system change or there is disturbance in the control system. When mixed, the control system tends to become unstable.
[0008]
Furthermore, in designing and manufacturing a magnetic bearing control device, it is necessary to model (identify) the rotating shaft and magnetic bearing to be controlled. However, the dynamic characteristics of the rotating shaft and magnetic bearing system are complicated as described above. Yes, it is difficult to determine an exact mathematical model of the control system.
[0009]
The present invention has been made in view of such problems of the prior art, and can easily and stably control a rotating shaft and a magnetic bearing, and can be designed and manufactured easily. An object is to provide a bearing control device.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve such a problem in the prior art, the present invention according to claim 1 sets a reference point in a magnetic bearing that supports a rotating shaft by the magnetic force of an electromagnet, and performs the rotation from the reference point. A magnetic bearing control device including a sensor for detecting a shaft displacement and controlling a current or a voltage supplied to the electromagnet based on the displacement of the rotating shaft detected by the sensor, the rotating shaft detected by the sensor Differential means for obtaining a deviation between the displacement of the rotary shaft and a target value of the displacement of the rotary shaft, differential means for obtaining a differential value of the deviation obtained by the differential means, and a predetermined fuzzy model of the rotary shaft / magnetic bearing system an appropriate gain from a plurality of gain is determined so there is a sliding mode, the deviation and the differentiating means determined by the difference means on the basis of the And selected in accordance with the differential value of the determined deviation, determined so there is a sliding mode based on the first gain means, a predetermined rotary shaft, the magnetic bearing system fuzzy model for multiplying the deviation And selecting an appropriate gain from the plurality of gains according to the deviation obtained by the difference means and the differential value of the deviation obtained by the differentiating means, and multiplying the differential value of the deviation. Gain means, and addition means for outputting a value obtained by adding the value calculated by the first gain means and the value calculated by the second gain means as a current or voltage to be supplied to the electromagnet. It is characterized by that. This makes it possible to control the rotating shaft / magnetic bearing system by sliding mode control.
[0011]
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, the displacement of the rotating shaft, a differential value of the displacement of the rotating shaft, and a current or voltage supplied to the electromagnet are included. A fuzzy neural network is configured for the fuzzy model of the rotating shaft / magnetic bearing system described, and the displacement of the rotating shaft, the differential value of the displacement of the rotating shaft, the current supplied to the electromagnet or the fuzzy neural network By inputting the voltage, the displacement of the rotating shaft after the unit time elapses is estimated, and the difference between the estimated displacement of the rotating shaft after the elapse of the unit time and the displacement of the rotating shaft after the actual unit time elapses is obtained. The fuzzy neural network is repeatedly learned so as to minimize the difference, and an accurate fuzzy model of the rotating shaft / magnetic bearing system is derived from the learned result, And determining the plurality of gain so can exist sliding mode relative came out rotational shaft, the magnetic bearing system fuzzy model. As a result, an accurate fuzzy model of the rotating shaft / magnetic bearing system is obtained by the fuzzy neural network, and sliding mode control based on the accurate fuzzy model of the rotating shaft / magnetic bearing system becomes possible.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of a magnetic bearing control device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a magnetic bearing in the present embodiment.
As shown in the figure, the rotary shaft 1 is provided with a motor 11 and can rotate the rotary shaft 1 at high speed. Radial magnetic bearings 2 are arranged at two locations in the axial direction of the rotating shaft 1, and thrust magnetic bearings are arranged near both ends of the disc portion 12 attached to one end of the rotating shaft 1. The radial magnetic bearing 2 supports the rotary shaft 1 in the radial direction by magnetic force, and the thrust magnetic bearing 3 supports the rotary shaft 1 in the axial direction by magnetic force.
The radial magnetic bearing 2 and the thrust magnetic bearing 3 form a 5-axis control magnetic bearing.
[0013]
Each of the

bearings

2 and 3 is an electromagnet that floats and supports by applying a magnetic attractive force to the rotating shaft 1, and a gap sensor 4 that detects the position of the rotating shaft 1 is attached to the electromagnet. . The gap sensor 4 of the radial magnetic bearing 2 detects the position of the rotating shaft 1 in the radial direction, and the gap sensor 4 of the thrust magnetic bearing 3 detects the position of the rotating shaft 1 in the axial direction. As the gap sensor, for example, an inductance type displacement sensor that detects displacement by a change in inductance can be used.
[0014]
Here, as shown in FIG. 1, the magnetic bearings (electromagnets) 2 and 3 and the gap sensor 4 (hereinafter simply referred to as a sensor) are connected to a controller 5, and based on the input from the sensor 4 in the controller 5. The excitation voltage or excitation current of the

electromagnets

2 and 3 is controlled. This excitation voltage or excitation current is amplified by the power amplifier 10 and sent to the electromagnet. The controller 5, the power amplifier 10, the magnetic bearings (electromagnets) 2 and 3, and the sensor 4 constitute a magnetic bearing control device according to the present invention.
[0015]
As shown in FIG. 1, the controller 5 includes an A / D converter 6, a DSP (Digital Signal Processor) 7, a D / A converter 8, and a memory 9. The DSP 7 controls and processes digital signals, and controls the exciting voltage or exciting current of the electromagnet so as to support the rotating shaft 1 at the target position in cooperation with the program and data stored in the memory 9. This signal is processed.
The analog displacement signal detected by the gap sensor 4 is input to the A / D converter 6 and converted into a digital signal. Then, the signal digitized by the A / D converter 6 is input to the DSP 7 to perform arithmetic processing. A digital signal is output from the DSP 7 as a result of the arithmetic processing, and this digital signal is converted into an analog signal by the D / A converter 6. The analog signal is sent to the coil in the electromagnet as the excitation voltage or excitation current of the magnetic bearings (electromagnets) 2 and 3 via the power amplifier 10. A magnetic attraction force is generated between the iron core in the electromagnet and the rotating shaft 1 by this exciting voltage or exciting current, and the position of the rotating shaft 1 is controlled.
[0016]
By the way, in order to design and manufacture the magnetic bearing control device as described above, it is necessary to model (identify) the rotating shaft / magnetic bearing system to be controlled. In this embodiment, this modeling is performed using a fuzzy neural network. In this fuzzy neural network, an input space is divided fuzzyly by fuzzy sets, and a multilayer neural network is applied to each of these fuzzy sets. That is, the fuzzy model of the rotating shaft / magnetic bearing system is defined by a rule in an if-then format in the same manner as a commonly used fuzzy control rule, and is obtained by a fuzzy neural network having a learning function. Hereinafter, modeling of a rotating shaft / magnetic bearing system using this fuzzy neural network will be described.
[0017]
First, a fuzzy model that is defined in the if-then format and describes the dynamic characteristics of the rotating shaft / magnetic bearing system is prepared. In the present embodiment, the displacement at the center of the rotary shaft 1 from the reference point is x ₁ , the first derivative with respect to the displacement x ₁ of the rotary shaft is x ₂ , the electromagnet excitation voltage or current is u, and the unit time has elapsed. Let y be the displacement of the rotating shaft from the reference point at the center of the rotating shaft 1. Assuming that x ₁ and x ₂ are the antecedent part variables and x ₁ , x ₂ and u are the consequent part variables, the fuzzy model describing the dynamic characteristics of the rotating shaft / magnetic bearing system is as follows.
L ⁱ : if x ₁ is A ₁ ⁱ , x ₂ is A ₂ ⁱ then y ⁱ = a ₁ ⁱ x ₁ + a ₂ ⁱ x ₂ + a ₃ ⁱ u
L ⁱ represents the i-th fuzzy rule. In this fuzzy rule L, A ₁ and A ₂ represent fuzzy sets (preceding part parameters), and a ₁ , a ₂ , and a ₃ represent consequent part parameters.
[0018]
Here, in the case of the radial magnetic bearing 2, the “reference point” indicates the point O shown in FIG. 2 (a longitudinal sectional view including the radial magnetic bearing 2 of FIG. 1). That is, it is an intersection of a line connecting the pair of bearings 2a, 2b facing in the horizontal direction and a line connecting the pair of bearings 2c, 2d facing in the vertical direction. It is ideal in terms of control that the center of the rotating shaft 1 coincides with the reference point O, and the controller 5 is configured so that the excitation voltage of the electromagnet or the

magnetic shafts

2 and 3 coincides with the reference point O. Control the excitation current.
Further, the “reference point” in the case of the thrust magnetic bearing 3 is the midpoint of a line connecting the pair of thrust

magnetic bearings

3 and 3 facing in the axial direction shown in FIG.
It should be noted that the term “displacement” means a displacement of the center of the rotary shaft 1 from the reference point O, unless otherwise specified.
[0019]
Here, if the antecedent part parameter and the consequent part parameter in the fuzzy rule L can be determined, modeling of the rotating shaft / magnetic bearing system can be realized, but in the present embodiment, as described above. The optimal solution of the parameters of the fuzzy rule L is obtained by a fuzzy neural network having a learning function. This enables more accurate modeling.
[0020]
FIG. 3 is a configuration diagram of a fuzzy neural network configured based on the fuzzy rule L. The configuration of the fuzzy neural network can be different from the configuration shown in FIG. 3 depending on the number of antecedent parameters of the fuzzy rule L and the configuration of the consequent formula.
In this fuzzy neural network, input / output data obtained from experiments, that is, the displacement of the rotating shaft at a specific point in time, the first derivative with respect to the displacement of the rotating shaft, the excitation voltage or excitation current of the electromagnet, after the elapse of unit time Learning is performed by the displacement of the rotation axis.
[0021]
First, the input to the fuzzy neural network of FIG. 3, the displacement x ₁ of the rotation shaft at a particular point in time obtained in the _experiment, first-order differential value x ₂ with respect to the displacement x ₁ of the rotation _axis, the excitation voltage or the excitation current u electromagnet To do. Based on these input values, a calculation is performed in consideration of a predetermined coupling load w _i (i = 1, 2,..., 11), and the displacement y of the rotating shaft after a unit time has been estimated (calculated) as the calculation result. )
[0022]
Next, the difference between the estimated displacement y of the rotating shaft after the lapse of the unit time and the actual displacement of the rotating shaft after the lapse of the unit time obtained by the experiment is obtained, and the fuzzy neural network is set so as to minimize this difference. The connection weight w _i (i = 1, 2,..., 11) in the network is appropriately corrected.
[0023]
As described above, when the process of inputting the data obtained in the experiment, comparing the calculated value with the actual value, and correcting the coupling load w _i (i = 1, 2,..., 11) is repeated a predetermined number of times, the optimum coupling is achieved. The load w _i (i = 1, 2,..., 11) can be obtained.
When the optimum coupling load w _i (i = 1, 2,..., 11) is obtained, each parameter of the fuzzy rule L is determined based on this, and the rotating shaft / magnetic bearing system is determined by the fuzzy rule L. Dynamic characteristics can be described. Thus, accurate modeling can be performed.
[0024]
When the controlled object is modeled, it is possible to design a control device for operating the modeled controlled object (rotary shaft / magnetic bearing system), that is, a magnetic bearing control device. In the present embodiment, the excitation voltage or excitation current of the electromagnet is controlled by sliding mode control, and a highly robust control system is realized.
[0025]
In designing the sliding mode control, first, as a state variable X, to define the deviation [delta] ₁ and the differential value [delta] ₂ of the deviation [delta] ₁ and the target value of the displacement of the rotary shaft and the displacement of the rotating shaft. That is, the state variable X is defined as follows.
X = [δ ₁ δ ₂ ] ^T
[0026]
Further, a switching function σ (X) = 0 used in the sliding mode control is defined as follows.
σ (X) = SX
S is a matrix matrix and can be determined by a general sliding mode control switching setting method.
[0027]
Further, the excitation voltage or excitation current u of the electromagnet, which is an output from the controller 5, is defined as a state feedback as follows.
u = KX
Here, K is a state feedback gain vector.
[0028]
Here, the state feedback gain vector K is determined so as to satisfy the following expression which is the existence condition of the sliding mode.
[Expression 1]

Thus, the state variable X is constrained to the switching plane, and a stable control system with high robustness, that is, a sliding mode control system can be designed.
[0029]
The sliding mode control system designed as described above is realized by the DSP 7 of the controller 5. Hereinafter, the sliding mode control by the DSP 7 will be described in detail.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration in the DSP 7 of the controller 5 according to the present embodiment.
As shown in the figure, a digital low-pass filter (LPF) 71 and a sliding mode control unit 72 are installed in the DSP 7.
In this figure, x is the displacement of the rotating shaft 1 measured by the sensor 4 of the magnetic bearing, r is the target value of the displacement of the rotating shaft 1, δ ₁ is the deviation between r and x, δ ₂ is the first floor of δ ₁ It is a differential value.
[0030]
When the displacement x of the rotary shaft 1 is input from the sensor 4 of the

magnetic bearings

2 and 3 to the DSP 7 via the A / D converter 6, the difference means 73 sets the target value r of the displacement of the rotary shaft 1 and the displacement x. Deviation δ ₁ is determined.
The δ ₁ is input to the low-pass filter 71, and the high-frequency component that can be ignored in the control is cut by passing through the low-pass filter 71. In this way, higher performance control is realized.
[0031]
The signal (deviation δ ₁ ) that has passed through the low-pass filter 71 is input to the sliding mode control unit 72.
The deviation δ ₁ input to the sliding mode control unit 72 is branched into two in the sliding mode control unit 72 and input to the first gain unit 74 and the differentiation unit 75, respectively. The deviation δ ₁ input to the differentiating means 75 is differentiated to obtain the differentiated value δ ₂ . The differential value δ ₂ is input to the second gain means 76.
[0032]
Here, the first gain means 74, the switch SW1 is provided to select the appropriate gain K _1a or K _1b in accordance with the deviation [delta] ₁ and the differential value [delta] ₂ is input. The selected gain K _1a or K _1b is the state feedback gain described above. The first gain means 74 selects an appropriate gain K _1a or K _1b by the switch SW1 and multiplies the deviation δ ₁ by this gain.
Also, the second gain means 76, and the switch SW2 is provided to select the appropriate gain K _2a or K _2b in accordance with the differential value [delta] ₂ of the deviation being the deviation [delta] ₁ and the input is the selected The gain is also the state feedback gain described above. The second gain means 76 selects an appropriate gain K _2a or K _2b by the switch SW2, and multiplies the differential value δ _{2 of the} deviation by this gain.
[0033]
Then, the deviation δ ₁ multiplied by the appropriate gain by the first gain means 74 by the adding means 77 of the sliding mode control unit 72 and the deviation δ ₂ multiplied by the appropriate gain by the second gain means are obtained. In addition, the result is output to the D / A converter 8 of the controller 5 as a calculation result.
[0034]
Thus, the switching plane σ (X) is provided in the state space, and the state is constrained to the switching plane σ (X) by switching an appropriate gain according to the deviation δ ₁ and the differential value δ _{2 of the} deviation. And the above-described sliding mode control is realized. Thereby, control with high robustness can be performed.
[0035]
Thus, the above-described sliding mode control is realized by selecting an appropriate gain according to the deviation δ ₁ and the differential value δ _{2 of the} deviation and multiplying and adding them. Thereby, control with high robustness can be performed.
[0036]
Here, FIG. 5 to FIG. 9 show the results of performing the floating and rotation experiments of the rotating shaft 1 by installing the magnetic bearing control device described above on the ET450 type pump placed vertically. The results shown in FIGS. 5 to 9 relate to a pair of magnetic bearings facing in the horizontal direction.
[0037]
5A is a graph showing the relationship between the elapsed time t (ms) and the excitation voltage u (V) of the electromagnet, and FIG. 5B is the relationship between the elapsed time t (ms) and the deviation δ ₁ (μm). It is a graph which shows.
As shown in the figure, it can be seen that the rotating shaft 1 is brought into a stable floating state quickly (within 100 ms) from the touch-down state (t = 0) and without overshoot.
[0038]
6 is a graph showing a control result when a disturbance is applied in the plus (+) direction in the stable levitation state of FIG. 5, and FIG. 7 is a disturbance in the minus (−) direction in the stable levitation state of FIG. It is a graph which shows the control result at the time of adding. In these figures, (a) shows the relationship between the elapsed time t (ms) and the excitation voltage u (V) of the electromagnet, and (b) shows the relationship between the elapsed time t (ms) and the deviation δ ₁ (μm). Yes.
From these figures, it can be seen that even if a disturbance is applied in either the plus (+) or minus (−) direction, control is performed with good convergence.
[0039]
Further, FIG. 8 shows three-dimensional relationships between the rotational speed (min ⁻¹ ), vibration frequency (Hz), and amplitude (μm) when the rotational speed is increased from the stable levitation state of FIG. 5 to the rated rotational motion. It is the shown graph. On the other hand, FIG. 9 is a graph three-dimensionally showing the relationship between the rotational speed (min ⁻¹ ), vibration frequency (Hz), and amplitude (μm) when the rotational speed is lowered from the rated rotational motion to the stable levitation state. It is. In these figures, the X axis represents the vibration frequency, the Y axis represents the rotational speed, and the Z axis represents the amplitude.
From these figures, it can be seen that there is only a component synchronized with the rotation, and vibrations such as the asynchronous vibration component are considerably small in both cases of acceleration and deceleration.
[0040]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the rotating shaft / magnetic bearing system can be controlled by the sliding mode control, so that it is possible to perform a highly robust control. In addition, when the control system for the rotary shaft / magnetic bearing is corrected / adjusted, it is not necessary to change the hardware, and the control system for the rotary shaft / magnetic bearing can be easily corrected / adjusted.
[0041]
Furthermore, since an accurate model of the rotating shaft / magnetic bearing system can be obtained by a fuzzy neural network, control based on the accurate model of the rotating shaft / magnetic bearing system is possible, and it can be easily performed from input / output data obtained through experiments. At the same time as modeling, it is possible to control a highly robust rotating shaft / magnetic bearing system.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a magnetic bearing in an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a longitudinal sectional view including the radial magnetic bearing of FIG.
FIG. 3 is a configuration diagram of a fuzzy neural network configured based on fuzzy rules in an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration in a DSP of a controller in an embodiment of the present invention.
5A is a graph showing the relationship between elapsed time t (ms) and the excitation voltage u (V) of an electromagnet, and FIG. 5B shows the relationship between elapsed time t (ms) and deviation δ ₁ (μm). It is a graph.
6A is a graph showing the relationship between the elapsed time t (ms) and the excitation voltage u (V) of the electromagnet when a disturbance is applied in the plus (+) direction in the stable levitation state of FIG. ) Is a graph showing the relationship between the elapsed time t (ms) and the deviation δ ₁ (μm).
7 is a graph showing the relationship between the elapsed time t (ms) and the electromagnet excitation voltage u (V) when a disturbance is applied in the negative (−) direction in the stable levitation state of FIG. Is a graph showing the relationship between the elapsed time t (ms) and the deviation δ ₁ (μm).
8 sterically shows the relationship between the rotational speed (min ⁻¹ ), vibration frequency (Hz), and amplitude (μm) when the rotational speed is increased from the stable levitation state of FIG. 5 to the rated rotational motion. It is a graph.
9 sterically shows the relationship between the rotational speed (min ⁻¹ ), vibration frequency (Hz), and amplitude (μm) when the rotational speed is lowered from the rated rotational motion of FIG. 5 to the stable levitation state. It is a graph.
[Explanation of symbols]
1 Rotating shaft 2 Radial magnetic bearing 3 Thrust magnetic bearing 4 Sensor 5 Controller 7 DSP
72 Sliding mode controller 73 Difference means 74 First gain means 75 Differentiation means 76 Second gain means 77 Addition means K _1a , K _1b , K _2a , K _2b gain SW 1, SW 2 switch

Claims

A reference point is set in the magnetic bearing that supports the rotating shaft by the magnetic force of the electromagnet, and the sensor includes a sensor that detects the displacement of the rotating shaft from the reference point, and based on the displacement of the rotating shaft detected by the sensor. A magnetic bearing control device for controlling a current or voltage supplied to an electromagnet,
Difference means for obtaining a deviation between the displacement of the rotating shaft detected by the sensor and a target value of the displacement of the rotating shaft;
Differentiating means for obtaining a differential value of the deviation obtained by the difference means;
An appropriate gain is selected from among a plurality of gains determined so that a sliding mode can exist based on a predetermined fuzzy model of a rotating shaft / magnetic bearing system, by the deviation obtained by the difference means and the differentiation means. A first gain means for selecting according to the obtained differential value of the deviation and multiplying the deviation;
An appropriate gain is selected from among a plurality of gains determined so that a sliding mode can exist based on a predetermined fuzzy model of a rotating shaft / magnetic bearing system, by the deviation obtained by the difference means and the differentiation means. A second gain means that selects and multiplies the differential value of the deviation by selecting the differential value of the obtained deviation;
And adding means for outputting a value obtained by adding the value calculated by the first gain means and the value calculated by the second gain means as a current or voltage to be supplied to the electromagnet. Magnetic bearing control device.

A fuzzy neural network is constructed for the fuzzy model of the rotary shaft / magnetic bearing system described including the displacement of the rotary shaft, the differential value of the displacement of the rotary shaft, and the current or voltage supplied to the electromagnet, By inputting the displacement of the rotating shaft, the differential value of the displacement of the rotating shaft, and the current or voltage supplied to the electromagnet to the fuzzy neural network, the displacement of the rotating shaft after a unit time has elapsed is estimated. The difference between the displacement of the rotating shaft after the elapsed unit time and the displacement of the rotating shaft after the actual unit time has passed is obtained, the fuzzy neural network is repeatedly learned so as to minimize the difference, and the learning result Suraidin against accurate rotation axis-derived magnetic bearing system fuzzy model, the derived rotational shaft, the magnetic bearing system fuzzy model by Mode magnetic bearing control device according to claim 1, characterized in that determining said plurality of gain so it can exist.