数据驱动方法在预测超导磁悬浮系统中自动参数共振方面的有效性验证

《IEEE Transactions on Applied Superconductivity》：Validation of a Data-Driven Approach for Predicting Auto-Parametric Resonance in a Superconducting Magnetic Levitation System

非线性磁悬浮系统共振预测研究基于分岔理论的数据驱动方法，针对低阻尼特性导致的自参数共振现象，通过方程动力学分析与实验验证，发现共振前特征参数如阻尼系数降低和双频分量差异可被有效捕捉，为磁悬浮交通和储能系统安全运行提供预警依据。

　　

摘要：

本研究采用数据驱动方法预测超导磁悬浮系统中非线性共振的发生。该系统的优势在于其因摩擦产生的能量损失较小，并且能够在无需控制的情况下稳定悬浮。因此，这种系统有望应用于交通运输和能量存储领域，例如磁悬浮列车和飞轮。然而，由于系统的阻尼较低以及磁力的非线性，小振幅振动可能会突然变得不稳定并转变为大振幅振动。由于这种非线性共振现象在实际应用中存在风险，因此准确预测共振现象非常重要。但由于分析表达式与磁力实验测量值之间存在误差，对系统进行精确建模具有挑战性。另一方面，最近开发了一种用于预测非线性动力学中共振的数据驱动方法。因此，我们尝试将这种方法应用于超导磁悬浮系统。在本研究中，我们基于分岔理论采用了这种方法。分岔是指系统状态随参数变化而发生的定性变化。根据这一理论，当系统接近共振点时，可以观察到位移时间历史中的特征变化，例如阻尼系数的减小以及两个频率分量之间的差异。本研究关注的是一种称为自参数共振的非线性共振现象，在这种现象中，振动能量会在多自由度超导磁悬浮系统的不同振动模式之间传递。我们分析了运动方程，并通过数值计算和实验验证了共振点附近上述特征的存在。这些结果表明，使用数据驱动方法监测这些特征是有效的...

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引言

超导磁悬浮系统通过将永磁体悬浮在高温超导体上方，提供稳定且无摩擦的支撑。这项技术在节能运输系统和飞轮能量存储等领域具有潜在应用价值[1]。然而，这些系统在实际应用中面临的一个挑战是其固有的低阻尼特性，这使得它们容易受到大振幅振动的影响。磁力的非线性可能导致复杂的动态行为，例如突然发生共振[2]，从而带来安全和可靠性风险。此外，系统的固有频率对微小的操作变化非常敏感[3]。同时，精确建模磁力也非常困难[4]。因此，仅使用分析模型准确预测共振的发生是一个重大挑战。