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 merOrganisationer och upphovspersoner
Lappeenrannan–Lahden teknillinen yliopisto LUT
Shishkov Aleksandr
Putkonen Atte
Abubakar Ibrahim
Rehtla Marek
Ranjan Gyan
Publikationstyp
Publikationsform
Artikel
Moderpublikationens typ
Konferens
Artikelstyp
Annan artikel
Målgrupp
VetenskapligKollegialt utvärderad
Kollegialt utvärderadUKM:s publikationstyp
A4 Artikel i en konferenspublikationPublikationskanalens uppgifter
Moderpublikationens namn
2023 IEEE 6th Student Conference on Electric Machines and Systems (SCEMS)
ISSN
ISBN
Publikationsforum
Publikationsforumsnivå
0
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