1.基于滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法，所述低风速垂直轴风力机，包括：垂直轴永磁直驱型风力发电机、悬浮系统、基座、压力传感器、风轮、转轴；

所述永磁直驱型风力发电机包括定子和转子；所述悬浮系统包括磁悬浮盘式电机和悬浮控制系统；所述磁悬浮盘式电机位于所述垂直轴永磁直驱型风力发电机的下方，包括盘式定子和盘式转子；所述盘式定子由盘式定子铁芯和悬浮绕组组成，所述悬浮绕组为直流励磁绕组；所述悬浮控制系统由悬浮变流器及其悬浮控制器组成；所述悬浮控制器包括外环悬浮压力跟踪控制器和内环悬浮电流跟踪控制器；所述垂直轴永磁直驱型风力发电机的转子、所述磁悬浮盘式电机的盘式转子、所述风轮、所述基座和所述转轴统称为旋转体；其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立所述悬浮系统的悬浮动态数学模型：式中，P为所述旋转体在垂直方向上受到的合力，即所述旋转体作用在所述基座上的压力；mg为所述旋转体的重力；fd(t)为外界扰动力；i(t)为所述悬浮绕组的电流，即悬浮电2

流；δ为悬浮气隙，即所述盘式定子和所述盘式转子之间的距离；k1＝μ0NS/4，其中，μ0为真空磁导率，N为所述悬浮绕组的匝数，S为所述盘式定子的磁极表面有效面积；u(t)为所述悬浮绕组的电压，R为所述悬浮绕组的电阻，ψ(t)为悬浮气隙磁链，L为所述悬浮绕组的气隙电感，且有L＝2k/δ；

步骤2，根据所述悬浮系统的悬浮动态数学模型，对悬浮神经网络模型进行训练，具体方法为：

21)构建悬浮神经网络模型：所述悬浮神经网络模型由输入层、隐含层和输出层组成；

输入层含有两个输入向量：当前输入i(k)、当前输出P(k)，令x1＝i(k)，x2＝P(k)，则输入层的输入可写为：

T

x＝[i(k)，P(k)]    (5)式中，i(k)为当前时刻的所述悬浮电流，P(k)为当前时刻的所述旋转体在垂直方向上受到的合力，k为当前时刻；

隐含层含8个神经元，其中，第j个神经元的输入sj为：式中，ωij和θj分别为隐含层的连接权值和偏置向量；

隐含层第j个神经元的输出yj为：式中，f1(·)为双曲正切函数；

输出层含有1个神经元，其输入s为：式中，ωj和θ分别为输出层的连接权值和偏置向量；

令输出层神经元的输出y为：

式中，Pm(k+1)为k+1时刻所述悬浮神经网络模型的输出；

22)对上述神经网络进行训练，将所述悬浮系统的悬浮动态数学模型输出P与所述悬浮神经网络模型输出Pm之预测误差e＝P‑Pm作为所述悬浮神经网络的训练信号；

步骤3，将训练好的所述悬浮神经网络模型移植入所述悬浮变流器的主控芯片，建立基于所述悬浮变流器的主控芯片的实际悬浮神经网络模型预测控制系统；

步骤4，采用模型预测控制策略，设计所述外环悬浮压力跟踪控制器，实现悬浮压力跟踪控制；具体方法为：

41)选取所述悬浮系统的代价函数J为：式中，α和λ分别为压力权重因子和电流权重因子；Np为预测时域步长，Nu为控制时域步*

长，令Np＝Nu＝d，d为预测步数；P为所述旋转体在垂直方向上的压力期望值；k为当前时刻；

42)将所述悬浮神经网络模型的输出值Pm(k)、所述旋转体在垂直方向上的压力期望值*

P (k)以及当前时刻的所述悬浮绕组的电流i(k)输入至悬浮滚动优化器；所述悬浮滚动优化器采用Newton‑Raphson优化算法，确定最优控制输入信号，即所述悬浮绕组的电流最优值iopt：

‑1

iopt＝i(k)‑[H(k)] Γ(k)    (11)式中，Γ(k)和H(k)分别为Jacobian矩阵和Hessian矩阵；

对式(10)求取一阶导数，得到Jacobian矩阵：对式(10)求取二阶导数，得到Hessian矩阵：

43)将所述悬浮绕组的电流最优值iopt和所述旋转体作用在所述基座上的压力P作为所述悬浮神经网络模型的输入；

步骤5，采用滑模控制策略，设计所述内环悬浮电流跟踪控制器，实现悬浮电流跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的滑模神经网络模型预测的低风速垂直轴风力机悬浮控制方法，其特征在于，所述步骤5的具体方法为：

51)将步骤4得到的所述悬浮绕组的电流最优值iopt与所述悬浮绕组的电流i(t)作差，得到跟踪误差ei为：

ei＝iopt(t)‑i(t)       (17)对式(17)求导，则有：

将式(4)中的第二个方程，即电压方程代入式(18)，则有：

52)设计含有积分项的滑模面为：式中，c1>0，c0>0；

对式(20)求导，并将式(19)代入，可得：

53)求滑模控制器的输出：

取指数趋近律为：

式中，μ、η为正实数；

54)将式(22)代入到式(21)，则求得所述内环悬浮电流控制器的输出为：

55)将所述内环悬浮电流跟踪控制器输出送入PWM模块，产生所述悬浮变流器的驱动信号，从而控制所述悬浮绕组的电流i(t)，使所述旋转体保持在悬浮平衡点处稳定运行。