undefined

Neural Networks for Data-driven Modeling of Active Magnetic Bearing Suspended Rotor System

Publiceringsår

2024

Upphovspersoner

Nevaranta Niko; Shishkov Aleksandr; Abubakar Ibrahim; Putkonen Atte; Rehtla Marek; Ranjan Gyan; Lindh Tuomo

Abstrakt

Active magnetic bearing (AMB) suspended rotor systems are often modeled and validated through system identification experiments, aiming to derive parametric or nonparametric models for analysis. Given the complexity of this type of system compromising non-linear electrical and speed-varying mechanical systems, neural network based prediction models are worth pursuing for to increase the modeling options. This paper addresses issues in the training of feedforward neural network (FNN) for SISO and MIMO identification cases of AMB suspended rotor system, when artificially generated excitation signals are superposed to the position controller output. Particular attention is given to the predictive capability of the trained models when applied to unseen datasets. The trained networks are validated by a test rotor system using the data collected.
Visa mer

Organisationer och upphovspersoner

Lappeenrannan–Lahden teknillinen yliopisto LUT

Shishkov Aleksandr

Putkonen Atte

Abubakar Ibrahim

Rehtla Marek

Nevaranta Niko Orcid -palvelun logo

Lindh Tuomo Orcid -palvelun logo

Ranjan Gyan

Publikationstyp

Publikationsform

Artikel

Moderpublikationens typ

Konferens

Artikelstyp

Annan artikel

Målgrupp

Vetenskaplig

Kollegialt utvärderad

Kollegialt utvärderad

UKM:s publikationstyp

A4 Artikel i en konferenspublikation

Öppen tillgång

Öppen tillgänglighet i förläggarens tjänst

Nej

Parallellsparad

Nej

Övriga uppgifter

Vetenskapsområden

El-, automations- och telekommunikationsteknik, elektronik

Nyckelord

[object Object],[object Object],[object Object]

Förlagets internationalitet

Internationell

Internationell sampublikation

Nej

Sampublikation med ett företag

Nej

DOI

10.1109/SCEMS60579.2023.10379332

Publikationen ingår i undervisnings- och kulturministeriets datainsamling

Ja