改进遗传蚁群算法及其在电机结构优化中的研究

针对电机的优化设计问题,采用一种改进的二进制遗传蚁群算法,对一台4极7.5k W的自起动永磁同步电动机的结构参数进行优化,该算法结合遗传算法和蚁群算法各自的优点,并且能解决连续空间优化问题。介绍了改进二进制遗传蚁群算法的基本思想及其特点,重点论述该算法在电机优化设计中的具体实现方法。采用编程语言实现该算法,通过大量的仿真计算验证算法的全局收敛能力。利用有限元方法对优化后的电磁设计方案进行仿真,结果表明该算法可以使自起动永磁同步电动机得到较好的优化,有可能提高电机的起动性能和运行性能。     

一种在线数据驱动的永磁直线电机优化设计

针对电机优化设计是一个非线性度高、强耦合、计算成本高的问题,文中介绍了一种在线数据驱动的电机优化设计方法。该设计方法采用kriging代理模型快速获得电机的近似数学模型,通过期望提高的在线加点策略实现高精度模型,结合多目标粒子群算法最终获得电机多目标优化的Pareto前沿。在线数据驱动的优化设计原始样本少,且能以最少数量的样本加点来改善模型精度,大大减少了计算成本。该法用于一台12槽10极永磁直线电机,结果显示优化的电机较原始其推力波动降低了64%且平均转矩提高了6%,计算周期缩短了60%。此优化设计方法同样适用于其它优化问题,具有一定的参考价值。     

基于深度神经网络模型的无铁心永磁同步直线电机结构优化研究

针对无铁心永磁同步直线电机(permanentmagnet synchronouslinearmotor,PMSLM)存在推力波动问题,该文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行全局优化以实现推力波动抑制。首先,通过有限元模型获取PMSLM结构参数与推力及推力波动的样本数据,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)建立其非参数快速计算模型,并与K近邻域算法和支持向量机建模方法对比,验证DNN优越性;其次,以"推力密度不削弱,推力波动最小"为目标,采用免疫克隆算法对电机结构参数进行多工况优化;最后,仿真分析和样机测试验证该方法的正确性和有效性。     

改进型积分滑模算法在永磁同步直线电机中的应用

针对积分型滑模变结构控制算法在变工况时的不足,提出了改进型积分滑模变结构算法。首先通过理论分析搭建了永磁同步直线电机的仿真模型,并在此模型进行了改进型算法可行性的验证,通过验证得出该算法能够有效地改善变工况时超调量大、过渡时间长等缺点,提高了系统的鲁棒性。然后利用代码生成工具结合STM32CubeMX进行了代码生成和实验,进一步验证了改进型积分滑模变结构算法可以有效改善直线电机的控制性能。仿真结果和实验结果均表明,改进算法响应快速、超调小、控制精度优良,在永磁同步直线电机应用中具有可行性和有效性,能够为改善直线电机的控制性能提供参考。     

基于NSGA-Ⅱ的无刷直流电动机优化设计

将改进型非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)应用于无刷直流电动机优化设计中,缩短电机设计周期,提高电机设计智能化程度.以效率和功率密度最高为目标,构建了基于NSGA-Ⅱ的电机多目标优化模型,采用VS2010开发平台进行了优化软件的开发,进行了一台50 W无刷直流电动机的优化设计.采用有限元分析软件Magnet验证了该算法在电机优化设计中的有效性.     

改进的区域消去法在电机优化设计中的应用

将一种新的全局优化算法－－区域消去法,引入电机优化设计领域。针对电机优化问题的具体特点,提出将混合罚函数法和修正的鲍威尔法进行组合用于其中的局部寻优。典型函数验证和永磁起动机优化设计中的应用该方法适于工程问题的全局优化,且具有收敛速度快的特点。     

开关磁阻电机多目标协同优化设计

针对开关磁阻电机存在多变量、强耦合、高非线性等特点以及传统方法较难快速而准确地获得其最优设计方案的问题,引入了多目标协同优化设计方法。对协同优化算法进行了改进,提出了新型动态松弛因子法以及最优保留策略,在保证算法收敛性的同时,提高了其收敛速度及精度。以效率及转矩脉动为目标,利用改进型协同优化算法对开关磁阻电机的初始设计方案进行了优化,得到了关键几何尺寸和控制参数的全局最优取值。针对优化方案功率密度和热负荷较高的问题,设计了一个定、转子双水冷系统,并通过集中参数热网络模型证明了电机主要部位温度在工程允许范围之内。分析结果表明,改进型协同优化算法的引入达到了提升电机效率并降低其转矩脉动的目的。     

改进型偏心磁极对表贴式永磁电机性能影响研究

本文基于传统偏心磁极提出了一种改进型结构,该结构通过在传统偏心磁极的中心位置增加一块等厚区域来实现。文中首先介绍了改进型偏心磁极的构成原理;然后通过全局优化算法对改进型偏心磁极的主要结构参数进行了优化;在这之后,与采用传统偏心磁极以及等厚瓦片磁极的两类电机进行比较分析。从结果中可以看到本文提出的改进型偏心磁极在三者中具有最小的转矩脉动,最高的效率,同时输出转矩相较于等厚瓦片结构降低不多,且大于传统偏心结构。通过本文的研究证实了采用改进型不等厚磁极的诸多优势,具有一定的应用价值。     

一种用于三角形连接绕组的改进型SVPWM算法的研究

星形连接绕组的传统SVPWM算法之前已有大量研究。在分析传统SVPWM算法的基础上提出了一种用于三角形连接绕组的改进型SVPWM算法,推导了改进型SVPWM算法并在Simulink环境下搭建了采用该新算法的绕组三角形连接方式的三相混合式步进电机细分驱动系统的仿真模型。并基于DSP芯片TMS320F28335对该算法进行了试验。改进型SVPWM模块和三相混合式步进电机相电流在不同细分数下的仿真和实验波形与理论分析相符。结果验证了该算法的正确性和对三相混合式步进电机细分驱动系统的适用性。     

基于全局解析-模拟退火算法的外转子永磁风力发电机优化设计

以一台表贴式外转子永磁风力发电机作为样机建立了其全局解析模型并求解其磁场分布,并验证了所建模型的正确性,应用麦克斯韦张量法推导了齿槽转矩解析表达式。在此基础上,提出了一种全局解析-模拟退火算法对电机的齿槽转矩进行了优化设计。选取模型中极弧系数、定子槽口宽度、永磁体厚度及气隙长度作为优化变量,以齿槽转矩幅值作为优化目标对模型优化。仿真实验结果表明优化之后电机的齿槽转矩得到了明显的降低,电机性能得到了显著的提升,验证了该算法的有效性。     

含有风电机组的可用输电能力研究

对并入风电机组的可用输电能力(available transfer capability,ATC)模型进行了深入研究。采用粒子群优化算法结合差分进化算法,克服了粒子群易陷入局部最优解的缺点,并提高了寻优的效率、全局的寻优能力和结果的稳定性。以IEEE30节点算例系统进行并入风电机组ATC模型的仿真计算,并与其他算法进行比较,验证了其模型、算法的合理性和有效性。     

基于粒子群算法的SR电机本体多目标优化设计

针对以往SR电机多变量、多约束条件、多目标的设计寻优过程中容易陷入局部最优,并且电磁场有限元分析计算耗时长的缺点,本文提出一种能快速收敛实现多目标全局优化的电机设计方法。利用广义回归神经网络对目标函数进行非线性建模,通过模糊自适应粒子群算法找寻帕雷托最优解,实现了SR电机定转子磁极极弧的全局优化设计。研究结果表明:在电机主要尺寸不变的条件下,显著地降低了样机的转矩脉动,提高了平均输出转矩。     

电动汽车电机故障时间的粒子群优化灰色预测

电动汽车电机故障因素多,可靠性分析需要大样本数据,为准确预测电机的故障时间,建立了故障率较高元件的故障树模型,给出了其可靠性计算式,并将基于小样本数据的灰色算法引入到电机可靠性计算中,利用传统和改进灰色模型进行仿真分析。为了进一步提高预测精度,以两种灰色模型为基础,利用粒子群算法的全局寻优能力,提出了以均方差最小为目标函数的优化模型,对电机故障时间进行预测,并利用两组实测数据进行了验证。结果表明,优化算法的相对平均误差分别为3.36%和5.05%,相对误差最大值分别为5.62%和8.41%。该结果验证了所提算法的有效性,为电动汽车电机的故障预测提供了理论依据。     

基于果蝇算法的开关磁阻电机多目标优化研究

针对采用传统算法对开关磁阻电机(SRM)本体进行多目标优化时存在算法复杂、调节参数多、计算量大且易陷入局部最优解等问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)的SRM本体多目标优化设计方法。利用极限学习机算法建立SRM非参数模型,采用FOA算法对其进行优化,实现了SRM定转子极弧的全局最优设计,最后对该优化算法的效果进行了仿真验证,同时与传统粒子群优化算法(PSO)进行了对比分析,结果表明,FOA算法不仅获得了较PSO算法更好的转矩波动系数和效率指标,而且具有参数设置少、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点,具有较好的应用价值。     

直线异步电机在线搜索法效率优化控制

直线异步电机具有较好的直接传动特性,但是由于气隙较大以及边端效应的存在,运行效率较低.本文提出了一种在线搜索效率优化方法,能够提高电机轻载运行时的效率,降低电机能耗.该方法采用黄金分割法进行全局寻优,搜索确定励磁电流分量与推力分量之间的最优比率.算法收敛速度较快,不依赖电机模型参数,而且不需要随电机负载力变化而重新启动搜索.实验结果验证了算法的正确性与电机效率优化效果.     

微电网三相负荷不平衡的量子遗传优化算法研究

为了解决微电网中普遍存在的三相负荷不平衡问题,详细分析了微电网三相负荷不平衡特征,提出了一种新的微电网三相负荷计算方法,并采用了改进型量子遗传算法对模型进行优化求解。所用的量子优化算法中引入了双链式结构和动态旋转角调整策略,提出了一种新的改进型量子遗传算法,并求解得出合适的解,从而获得最优的三相负荷接入方案。最后通过算例仿真验证了所提模型、策略和算法的有效性和可行性。     

适于电磁场逆问题鲁棒和全局优化的蚁群算法研究

为克服现有鲁棒优化算法计算效率低的问题,本文提出了一种适于电磁场逆问题鲁棒和全局优化的蚁群(ACO)快速优化算法。算法重新设计了算法结构,提出了有效计算鲁棒性能参数的方法。数值优化结果验证了算法的优越性和有效性。     

基于人工鱼群算法的智能交流接触器虚拟样机优化设计

人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法,为求解组合的复杂优化问题提供了一种新的方法.基于网格划分策略和禁忌搜索算法的改进型人工鱼群算法使优化过程能够更好地取得全局最优精确解.本文将改进型人工鱼群算法引入到智能交流接触器吸合与释放全动态过程控制参数和机构结构参数的优化设计中,不仅取得了综合优化的效果,而且保证了机构的快...     

新型磁通切换电机优化设计与动态建模仿真

设计一种12槽/22极的新型磁通切换电机,针对此电机进行结构尺寸优化,并通过多物理场联合仿真进行控制策略研究。通过计算得到电机初步结构尺寸,在初始结构尺寸的基础上利用有限元软件对此新型磁通切换电机参数化建模,并针对该电机主要结构尺寸采用单参数独立优化及遗传算法全局优化两种优化方法进行优化仿真分析,确定最优结构尺寸,比较优化前后电机性能。利用有限元软件和simplorer构建滞环控制电流跟踪型控制系统,进行场路联合仿真。仿真分析结果验证了此电机设计及优化方法的正确性及其控制策略的合理性。     

直线感应电动机的全局优化设计研究

把一种新型全局优化算法———区域消去法 (DomainEliminationAlgorithm)引入到电机的优化设计中 ,并针对电机优化问题的具体特点 ,提出将混合罚函数法和修正的鲍威尔法用于其中的局部寻优。应用该算法对直线电动机进行优化设计 ,把直线电动机的力能指标作为全局优化的目标函数 ,优化效果显著