基于Ansoft的永磁同步电机结构参数优化研究

摘要

对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)的研究不断加深,促进了电机优化设计的发展,也对优化算法提出了更高的要求。PMSM结构多样,加大了内部磁场的复杂程度,导致等效磁路法等传统方法无法达到需要的精度。电磁场数值分析虽然具备良好的精确性,但计算消耗过大,因此需要一种新型算法来缩短电机设计的周期。
　　本文从 PMSM基本尺寸的确定和传统性能分析方法开始,经过二维有限元法相关理论的介绍,过渡到电磁场数值分析方法,在此基础上利用电机设计分析软件建立电机的初始模型,并对电机性能进行分析计算。为改善电机性能,选取磁极厚度、极弧系数、气隙长度以及偏心距为设计变量,齿槽转矩、空载气隙磁密波形正弦畸变率为目标函数进行优化。首先通过仿真实验确定各变量的取值范围,然后设计正交试验来获取回归分析所需的样本空间;接着,分别建立2个目标函数基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的响应面模型,并通过引入变异操作的微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分别对2个目标函数进行单目标优化;将优化结果代入有限元软件,齿槽转矩由初始的4.37N?m降为0.264N?m,空载气隙磁密波形正弦畸变率由29.14％降为17.36％,仿真实验验证了结果的准确性;最后,鉴于实际的电机优化一般均为多目标优化问题,因此将两个目标函数放在一个优化过程中,采用PSO同时对其进行多目标优化,仿真后齿槽转矩为0.31N?m,空载气隙正弦畸变率为22.33％,两者均比较理想。
　　“SVM+PSO”算法优化效果良好,可以保证较高的准确性;同时需要的样本空间小,寻优历经的进化代数少、收敛速度快;两种算法结合后延续了各自的先进性。此外,SVM回归分析采用了“黑箱方法”,大大降低了相关人员对电机知识的依赖,有效简化了电机设计过程;由于算法的通用性,也为电机其他性能参数的优化提供了指导与借鉴。

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 永磁电机发展概述

1.3 永磁同步电机优化设计

1.4 论文研究的主要内容

第二章 永磁同步电机初步设计

2.1 电机设计任务与过程

2.2 永磁材料选择

2.3 电机基本设计过程

2.4 PMSM空载特性

2.5 PMSM的稳态性能

2.6 本章小结

第三章 永磁同步电机有限元建模及性能计算

3.1 有限元建模相关理论

3.2 电机仿真模型建立

3.3 电机性能计算

3.4 本章小结

第四章 电机结构参数单目标优化

4.1 设计变量及其取值范围选取

4.2 目标函数拟合

4.3 结构参数单目标优化

4.4 本章小节

第五章 电机结构参数多目标优化

5.1 多目标优化算法理论

5.2 基于PSO的多目标优化

5.3 本章小结

第六章 总结及展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果