在现代电气工程领域，永磁同步电机（PMSM）因高效率、高功率密度以及良好的控制性能而被广泛应用。尤其是在需要高精度悬浮控制的场合，无轴承永磁同步电机（BPMSM）的研究与应用更显示出其特有的重要性。本文所介绍的基于神经网络和分数阶滑模的无轴承永磁同步电机悬浮控制系统，为解决BPMSM系统复杂耦合问题提供了一种创新的策略，并在理论研究和实际应用中展现了显著的潜力。
为深入理解BPMSM悬浮控制的机理，文章建立了一个BPMSM的径向悬浮力模型。这一模型对于设计有效的悬浮控制策略具有重要的指导作用，是后续控制策略设计的基础。径向悬浮力模型的建立，为分析电机悬浮行为提供了直观的数学描述，使得可以通过数学工具来解析系统的工作状态。
接下来，文章中引入了微分几何控制理论，对强耦合悬浮系统进行了精确线性化的处理。通过这种处理，原本复杂的非线性系统被分解成两个可以独立控制的子系统。这样的分解，使得原本难以直观理解的系统行为变得清晰，从而能够单独针对每个子系统设计合适的控制策略，极大地简化了整个控制策略的设计过程。
在对系统进行线性化之后，研究者采用滑模控制技术实现了子系统的解耦。滑模控制因其固有的鲁棒性和快速响应特性，在应对系统参数变化和外部干扰时表现得尤为出色。然而，在滑模控制的切换过程中，常常伴随着所谓的“抖振”现象，这会严重影响电机的稳定性和控制精度。
为克服滑模控制中的抖振问题，本文提出了一种结合神经网络的控制方法。神经网络的自适应学习能力使得其能够在线学习系统的动态特性，并实时调整控制参数，从而平滑滑模控制的切换过程，显著减少了抖振现象的产生。通过这种方式，系统的稳定性和控制精度得到了提升，使得悬浮控制性能更上一层楼。
进一步地，文章还设计了一种基于分数阶的神经网络滑模控制器。分数阶控制理论能够更精细地捕捉到系统的动态特性，这一点在处理复杂的非线性系统时尤为重要。与传统的整数阶控制器相比，分数阶控制器提供了更多的设计自由度，从而能够进一步提高控制精度和系统的抗干扰能力。
在仿真验证中，所提出的基于分数阶的神经网络滑模控制系统不仅展现了快速的响应速度，还表现出了强大的抗干扰性能和鲁棒性。这些优点使该控制策略在实际应用中具有显著的优势，特别是在对精度和稳定性要求极高的场合，如精密定位和磁悬浮运输等领域，具有广阔的应用前景。
本文所提出的方法在无轴承永磁同步电机悬浮控制领域代表了一种创新的解决方案。通过结合神经网络的智能学习能力和分数阶滑模控制的理论，不仅有效解决了系统强耦合问题，而且极大提高了控制系统的稳定性和性能。这不仅为无轴承电机技术的发展和实际应用提供了重要的理论指导，也为未来的研究指明了方向，推动着电机控制技术朝着更加智能化、精准化的方向发展。
