基于遗传粒子群算法的永磁同步电机多目标优化设计

摘要

电机在工业自动化的发展中占据着举足轻重的位置，各类型的电机作为生产原动力，消耗了大约全球总发电量的60％，因此如何对电机进行合理的优化设计成为节能降耗的重要一环。在众多类型的电机中，自起动永磁同步电机因具有较高的效率和功率因数，结构简单、体积小、能量密度高、动态性能良好等特点，被广泛地应用于交通、航天、医药和生产等众多领域。同时永磁电机也存在成本高、退磁风险等问题，需要通过优化设计提升其运行性能和降低设计成本来补偿。
　　本文通过对永磁同步电机基本原理进行分析，并从电机的电磁设计着手，对自起动永磁同步电机算法优化设让进行了研究。论文的主要工作如下:
　　1.介绍了电机优化与设计的发展现状以及研究趋势;介绍了遗传算法(GA)以及粒子群算法(PSO)的基本原理以及改进方法。通过对比分析两者的优缺点，采用一种优势互补的遗传粒子群优化算法(GAPSO)，并论述了其基本流程。
　　2.从自起动永磁同步电机的基本原理及结构出发，分析其电磁设计过程特点，为电机优化做准备。建立基于C++的自起动永磁同步电机的电磁计算模型。以典型型号的自起动同步电机为例进行电磁计算，通过Ansoft有限元分析软件对电机计算程序的结果准确性进行校验。
　　3.在以上工作的基础上，以效率、功率因数等为优化目标，选定合理的优化变量，并进行相应的约束条件设置，从而建立自起动永磁同步电机的优化数学模型。然后将之结合电机的电磁计算模型形成永磁同步电机的优化设计程序。建立基于C＃的简单用户界面，结合优化程序形成永磁同步电机的优化设计系统。以三台不同规格的永磁同步电机为对象进行优化设计，分析优化后电机的成本以及性能变化，说明优化算法的实用性和有效性。最后通过Ansoft有限元法对优化前后的设计方案进行二维电磁场静态、瞬态仿真，仿真结果表明优化显著改善了电机的起动性能和运行特性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题的研究背景与意义

1．2 国内外研究现状及发展趋势

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文的主要内容及章节安排

第二章 遗传粒子群算法基础

2．1 多目标优化的概念

2．2 遗传算法原理

2．2．1 标准遗传算法

2．2．2 遗传算法的改进

2．3 粒子群算法原理

2．3．1 标准粒子群算法

2．3．2 粒子群算法的改进

2．4 遗传粒子群算法原理

2．5 本章小结

第三章 自起动永磁同步电机的电磁设计

3．1 永磁同步电机的运行原理和基本结构

3．1．1 永磁同步电机的运行原理

3．1．2 永磁同步电机的典型结构

3．1．3 永磁同步电机的起动过程分析

3．2 永磁同步电机的电磁设计

3．2．1 主要尺寸与气隙的确定

3．2．2 定转子槽及绕组设计

3．2．3 永磁体尺寸的选择

3．2．4 校核电机性能指标

3．3 电磁计算程序的实现及校核

3．4 本章小结

第四章 永磁同步电机多目标优化设计

4．1 永磁同步电机优化模型的建立

4．1．1 目标函数的建立

4．1．2 优化变量选取

4．1．3 约束条件的设置

4．2 程序界面设计

4．3 基于粒子群遗传算法的永磁同步电机多目标优化设计

4．3．1 优化控制参数选取

4．3．2 优化程序的实现

4．4 优化结果分析

4．5 有限元分析

4．6 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文