基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过调节电机参数得到目标参数，然后以目标参数、决策量、目标函数和约束条件作为输入量构建遗传算法模型，由遗传算法模型进行处理后得到最优解，完成目标参数的优化，可以有效的抑制转矩脉动，并且通过采用遗传算法，不会像人工修正一样那么盲目，可以提高电机的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法
本专利技术涉及一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法。
技术介绍
随着我国日益增长的人口和上涨的GDP，汽车的使用也是逐步普及，与此同时，我国逐渐变成了石油进口大国，在面对日益严峻的工业污染、汽车废气排放，节能减排、低碳环保也被列入了国家工业生产的一个重要标准，故而在2013年，我国正式开启了新能源汽车的产业化时代，永磁无刷直流电机则以它良好机械特性和调节特性，成为了电动汽车的首选目标，随着大功率耐用性蓄电池、整流逆变电路以及永磁材料生产工艺的逐步提升，让永磁无刷电机成为汽车的动力源成为了可能，但与此同时，永磁无刷电机存在转矩脉动的缺点，需要设计者在设计电机时对电机本体进行优化来降低这种脉动。然而在传统的电机设计过程中，往往是富有经验的工程师通过反复的修正、计算、再修正、再计算，从而让设计结果慢慢接近电机的性能要求，所以我们把这种方法形象的称之为“试凑法”，但这种方法往往具有很大的盲目性，因为仅仅是依靠经验去分析、计算和调整电机的参数的话，需要设计者具有十分多的设计经验，于此同时还需要花费大量的时间去计算相关参数，更不用提电机的多目标参数优化了。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过遗传算法来对直流永磁无刷电机的目标参数进行优化，能有效的抑制转矩脉动，不会像人工修正一样存在误差，可以提高电机的效率。本专利技术解决其问题所采用的技术方案是：一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，包括以下步骤：A、调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值，并得到目标参数；B、根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准；C、获取电机多目标优化的决策量、目标函数以及约束条件；D、根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型；E、根据遗传算法模型得到电机多目标参数的最优解。进一步，所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值的具体步骤为：采集电机初始的参数并进行仿真，调整电机的参数使得电机初始值等于电机目标值，调整后的参数为目标参数。进一步，所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值中，所述电机初始值和电机目标值均包括额定电压大小、内转子方式、定子外径、定子内径、定子叠厚、叠压系数、绕组接法。进一步，所述步骤B根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准中，采用Maxwell构建电机参数化模型并进行校准。进一步，所述步骤C中的决策量包括定子槽口宽度、定子内径、绕线线径以及每槽匝数。进一步，所述步骤C中的目标函数为：f1(x)＝1000/η；f2(x)＝T；其中f1(x)为第一目标函数，f2(x)为第二目标函数，η为电机的效率，T为电机的齿槽转矩。进一步，所述步骤C中的约束条件为：其中Sd1为槽满率，Bt1为定子齿部磁通密度，Bt1max为最大定子齿部磁通密度，Jcu为定子导线电流密度，Jcumax为最大定子导线电流密度，Bd1为定子轭部磁通密度，Bd1max为最大定子轭部磁通密度，g1(x)为槽满率的约束条件，g2(x)为定子齿部磁通密度的约束条件，g3(x)为定子导线电流密度的约束条件，g4(x)为定子轭部磁通密度的约束条件。进一步，所述步骤D根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型中，采用Matlab根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型。进一步，所述步骤E根据遗传算法模型得到电机多目标参数的最优解中，采用Matlab的遗传算法工具对决策量进行遗传、迭代后得到电机多目标参数的最优解。本专利技术的有益效果是：本专利技术采用的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过调节电机参数得到目标参数，然后以目标参数、决策量、目标函数和约束条件作为输入量构建遗传算法模型，由遗传算法模型进行处理后得到最优解，最后将最优解输入到电机参数化模型中，完成目标参数的优化，可以有效的抑制转矩脉动，并且通过采用遗传算法，不会像人工修正一样那么盲目，可以提高电机的效率。附图说明下面结合附图和实例对本专利技术作进一步说明。图1是本专利技术一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法的流程图。具体实施方式参照图1，本专利技术的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，包括以下步骤：A、调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值，并得到目标参数；在设计的过程中，电机首先会存在初始参数，而初始参数下电机运行后得到的一些数据输出为电机初始值，为了电机的效率最大化，就需要设定一个电机目标值，通过对电机的参数进行调节，使得电机的初始值不断的向电机目标值靠近，当调整到电机初始值等于电机目标值时，此时的电机参数即为目标参数，具体地，电机初始值和电机目标值均包括额定电压大小、内转子方式、定子外径、定子内径、定子叠厚、叠压系数、绕组接法、电机输出功率、电机转速、槽满率选、齿磁通密度目标值、轭部磁通目标值、电流密度、叠长、电流等。B、根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准；具体地，采用Maxwell构建电机参数化模型并进行校准，其中电机参数化模型包括齿部、轭部磁通密度、电流密度、匝数、定子长度等参数，通过采用Maxwell来构建电机参数化模型，可以进一步的对电机的多个参数进行校准。C、获取电机多目标优化的决策量、目标函数以及约束条件；在借助Maxwell建立的电机参数化模型的基础上进行多目标优化之前，先要明确地知道优化的目标函数什么，决策量有哪些，以及约束条件是什么，在确定完上述的内容之后，借助Maxwell软件获得一系列决策量和目标函数所对应的离散样本数组。考虑到本专利技术的优化目的就是为了减少电机的噪音并且提升电机的效率，所以决策量的选择方向要向这两个参数靠拢，而定子槽口宽度和气隙长度是对齿槽转矩影响较大的参数，定子绕组的线径和每槽匝数对于电机效率的影响较大，所以可以确定决策量为定子槽口宽度、定子内径、绕线线径以及每槽匝数。而已知优化的最终目的是改善电机的效率和降低噪声，所以目标函数应当是以这两个为主，目标函数为：f1(x)＝1000/η；f2(x)＝T；其中f1(x)为第一目标函数，f2(x)为第二目标函数，η为电机的效率，T为电机的齿槽转矩。对于f1(x)而言，极小化处理就是效率的极大化，而噪声的大小和齿槽转矩的大小关系密切，故对于f2(x)也是进行极小化处理。具体地，步骤C中的约束条件为：其中Sd1为槽满率，Bt1为定子齿部磁通密度，Bt1max为最大定子齿部磁通密度，Jcu为定子导线电流密度，Jcumax为最大定子导线电流密度，Bd1为定子轭部磁通密度，Bd1max为最大定子轭部磁通密度，g1(x)为槽满率的约束条件，g2(x)为定子齿部磁通密度的约束条件，g3(x)为定子导线电流密度的约束条件，g4(x)为定子轭部磁通密度的约束条件。D、根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型；在决定了电机的决策量、目标函数以及约束条件之后，利用AnsoftMaxwell软件的RMxprt模块将目标参数输入进正确的位置，并且完成模型的搭建，在RMxprt模块的DesignProperties窗口创建完成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：A、调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值，并得到目标参数；B、根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准；C、获取电机多目标优化的决策量、目标函数以及约束条件；D、根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型；E、根据遗传算法模型得到电机多目标参数的最优解。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：A、调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值，并得到目标参数；B、根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准；C、获取电机多目标优化的决策量、目标函数以及约束条件；D、根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型；E、根据遗传算法模型得到电机多目标参数的最优解。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值的具体步骤为：采集电机初始的参数并进行仿真，调整电机的参数使得电机初始值等于电机目标值，调整后的参数为目标参数。3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值中，所述电机初始值和电机目标值均包括额定电压大小、内转子方式、定子外径、定子内径、定子叠厚、叠压系数、绕组接法。4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：所述步骤B根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准中，采用Maxwell构建电机参数化模型并进行校准。5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，其特征在于：所述步骤C中的决策量包括定子槽口宽度、定子内径...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄辉，杨敏，冯葳，陈鹏，吴正，邹安安，
申请(专利权)人：五邑大学，
类型：发明
国别省市：广东,44