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齿槽效应是影响高速磁浮列车悬浮控制系统稳定性的重要因素,分析了悬浮间隙传感器齿槽效应产生机理,提出采用组合预测的方法建立传感器齿槽特性逆模型进行齿槽误差补偿,根据传感器齿槽特性分别建立RBF神经网络和LS-SVM齿槽补偿系统模型,通过齿槽位置检测线圈提供的补偿参考信号对传感器进行齿槽误差补偿。仿真结果表明组合模型能够较好地拟合齿槽逆特性,组合补偿模型的输出不受齿槽位置的影响,全量程最大误差为0.09 mm,在工作间隙范围内误差小于0.06 mm,且组合模型的补偿误差优于单一RBF或LS-SVM补偿效果,该