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关于开关磁阻电机电磁场逆问题的优化

编辑:山东翔讯电器有限公司时间:2018-04-28

    随着计算机科学的发展,新型智能算法在电机结构优化中的应用越来越广泛。将智能优化算法和电磁场正问题相结合, 构成电磁场逆问题应用在开关磁阻电机结构优化中成为一个重要的优化方向。电磁场逆问题是根据给定的电机性能要求, 求解电机的结构参数。将单位体积出力的比功作为优化目标函数:

式中: f( X) 为优化目标函数,Da 为转子外径,la 为铁心长度,P 为输出功率。取定转子内、外径和极弧宽度等 8 个变量参数,用遗传算法进行最优求解,并在求解过程中考虑了开通角系数和关断角系数对优化结果的影响。

采用了多目标函数, 用遗传算法对结构参数进行优化, 在保证输出转矩较大的同时减小了转矩脉动。 采用了遗传算法和模拟退火算法分别对开关磁阻电机结构进行优化求解,并对优化结果进行了对比。为了获得准确的数学模型, 首先通过有限元分析获取了平均转矩和转矩脉动的相关敏感参数, 然后利用神经网络对其进行训练,得到了较为准确的数学模型,最后利用粒子群算法对平均转矩和转矩脉动进行共同优化,得到了理想的优化结果。将粒子群算法与文化算法相结合, 构建了文化粒子群优化算法,实现了不同空间群体的并行优化,提高了优化精度与效率,并将其用于多目标优化,在有效提高电机效率的同时,大幅减小了转矩脉动。

新型智能优化算法为开关磁阻电机的优化设计带来了很大帮助, 但其还是存在一定的缺陷。例如在遗传算法中,匹配集 N 的取值对优化结果有很大的影响。如果 N 取得过小, 则难以获取全局最优解; 如果 N 取得过大, 则会降低优化效率。因此对算法本身结构进行改进、将多种优化算法结合应用以及探索新的优化策略,从而进一步提高优化效率,将是该方向的工作重点。


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