1.一种飞轮电池用轴向磁轴承抗干扰控制器的构造方法，其特征是包括以下步骤：

1)将开关功率放大模块(11)、飞轮电池轴向磁轴承(12)、电涡流位移传感器模块(13)和位移接口电路模块(14)依次串联，与扰动检测模块(15)一起组成磁轴承系统(16)，磁轴承系统(16)以轴向控制电流iz为输入，以飞轮转子的轴向位移z为输出；建立磁轴承系统(16)的转子动力学模型为 A和B分别是轴向位移系数和轴向控制电流系数，Γ是飞轮电池轴向磁轴承(12)的扰动Γ；

2)将轴向位移z与位移给定模块(21)输出的位移信号参考值zr相比较得到位移误差值ez，位移误差值ez输入滤波跟踪误差模型(41)，获得输出电流 k1和k2分别为滤波跟踪误差模型系数；

3)采用神经网络来逼近 来构成

神经网络控制器(61)，采用 构建优化控制器(71)，采用G3＝δsign(r)构建鲁棒控制器(81)，δ为鲁棒控制器系数变量，采用 构建输入为鲁棒控制器参数学习率ηδ、输出为一阶导数 的鲁棒控制器参数优化模块(82)，将输出电流r作为鲁棒控制器(81)第一个输入、一阶导数 作为第二个输入，将输出电流r分别作为神经网络控制器(61)和优化控制器(71)的输入，利用位移误差值ez对神经网络控制器(61)实时训练，神经网络控制器(61)、优化控制器(71)和鲁棒控制器(81)的输出分别为电流

4)将神经网络控制器(61)、优化控制器(71)、鲁棒控制器81、鲁棒控制器参数优化模块(82)与位移给定模块(21)、滤波跟踪误差模型(41)一起构成抗干扰控制器，将电流相结合构成轴向控制电流iz，实现对磁轴承系统(16)控制。

2.根据权利要求1所述飞轮电池用轴向磁轴承抗干扰控制器的构造方法，其特征是：步骤3)中，将位移误差值ez作为积分型PD控制模块(31)的输入，输出为轴向控制电流iz，对位移误差值ez分别求积分和求导得到∫ez(τ)dτ和 对位移信号参考值zr求一阶和二阶导数得到 和 组成神经网络的训练样本集 利用BP算法离线训练神经网络，离线训练得到神经网络控制器(61)，神经网络的实际输出电流i′z，该电流输出i′z中包含扰动Γ的实际数值。

3.根据权利要求1所述飞轮电池用轴向磁轴承抗干扰控制器的构造方法，其特征是：步骤1)中，开关功率放大模块(11)的输入是轴向控制电流iz，开关功率放大模块(11)有两个输出为电流值i0+iz和i0-iz，电流i0是偏置电流，电流值i0+iz和i0-iz是飞轮电池轴向磁轴承(12)的两个输入，飞轮电池轴向磁轴承(12)的输出为轴向位移初始信号z0，轴向位移初始信号z0作为电涡流位移传感器模块(13)的输入，电涡流位移传感器模块(13)输出为参考电压信号U0，以参考电压信号U0驱动位移接口电路模块(14)，扰动检测模块(15)检测飞轮电池轴向磁轴承(12)的不确定性的总的扰动Γ。

4.根据权利要求1所述飞轮电池用轴向磁轴承抗干扰控制器的构造方法，其特征是：步骤2)中，采用位移检测模块(51)检测得到磁轴承系统(16)的轴向位移z。

5.根据权利要求1所述飞轮电池用轴向磁轴承抗干扰控制器的构造方法，其特征是：A＝16.3，B＝5.9，k1＝23.5，k2＝6.8，ηδ＝1.03。