本发明专利技术公开了一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，具体包括根据实际设计要求确定内置式电机的尺寸，本说明书中内置式电机采用单层V型内嵌结构；转子表面采用双辅助槽结构，并利用多目标优化算法对双辅助槽结构进行优化处理。本发明专利技术利用转子辅助槽结构对气隙磁密分布进行局部调整，可显著降低气隙磁密中对振动噪声起主要作用的谐波含量，进而改善气隙磁场中的电磁力谐波含量；再结合多目标骨干粒子群算法选取最优的辅助槽结构和位置点，获得最优的电磁力分布情况，明显改善内置式永磁电机在多工况、宽速域运行过程中的振动噪声情况，从而提升电机运行的稳定性。定性。定性。
【技术实现步骤摘要】
一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法
[0001]本专利技术涉及到一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，属于新型高品质永磁电机制造的
技术介绍
[0002]内置式永磁同步电机具有高功率密度、高转子强度、宽弱磁调速能力、低永磁体涡流损耗以及高效率等特点，广泛应用在新能源汽车生产领域。随着市场对于新能源汽车的需求持续上升，内置式永磁电机的高品质要求也进一步提高。噪声污染是环境污染的一种，已经成为对人体健康的一大危害，因此新能源车用电机的低振噪要求也越来越高。降低由电机产生的电磁振噪，对于降低整车的振动噪声极具意义，能有效提升驾车运行中的舒适感，提升用户的使用感受。
[0003]目前应用在电机多目标优化的方法主要是转换法和等效为极值问题方法，其中后者和优化算法相结合应用十分广泛。常用的优化算法有遗传算法、模拟退火算法、田口法以及粒子群算法等。粒子群算法从鸟群捕食行为中提取灵感，往往是从一个随机解出发，通过不断迭代搜索的方法搜寻到最优值。该方法原理简单，没有过多的参数需要调整，计算速度快，在电机设计领域提供了一种省时省力的优化新方法。此前，多目标粒子群算法在电机设计领域多用于优化转矩脉动、提升平均转矩，但是并未利用在优化电机振动噪声方面。
[0004]现有的永磁电机低振动噪声设计方法主要都是优化气隙磁场，使得气隙磁密波形更加正弦，从而优化各阶次磁密谐波分布达到改善转矩脉动，改善振动噪声的目标。但是这些方法对于优化永磁电机振动噪声不具备针对性，因此除了降低噪声以外，对电机平均转矩也有较大牺牲。
[0005]文献Asymmetric Rotor Design of IPMSM for Vibration Reduction Under Certain Load Condition[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,vol.35,no.2,pp.928
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937,June 2020.介绍了一种不对称内置式转子结构，虽然这种结构可以优化气隙磁密的正弦度，降低转矩脉动，从而优化特定阶次的径向电磁力谐波分量。但是该设计的鲁棒性较差，对于加工精度要求很高。此外，该方法还会增加电磁力谐波中的最低阶分量，在某些程度上可能会恶化振动噪声情况。
[0006]中国专利技术专利申请号CN201821765157.3公开了一种低振动永磁电机的转子结构，该专利技术采用内置式转子铁心偏心结构进行噪声优化，在优化气隙磁密的同时还可以抑制转矩脉动。但是该方法会牺牲平均转矩，且若是应用在分数槽内置式永磁电机中甚至会恶化振动情况。因此，该方法的普适性较差。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的是为了克服现有技术的缺陷，提出了一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法。该方法易于加工，操作简单，降低振动噪声效果显著，且
能够降低永磁电机的转矩脉动，在新能源汽车驱动领域具有较好的应用前景。
[0008]具体地说，本专利技术是采用以下的技术方案来实现的：
[0009]一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，具体步骤如下：
[0010]步骤1，首先根据电机多运行工况的需求，确定电机的槽极配合72槽12极、绕组连接方式采用星形连接整数槽分布绕组方案以及单层V型内置式的永磁体结构；
[0011]步骤2，根据电机的功率尺寸方程和装配要求，确定电机的详细尺寸参数，通过有限元软件对电机的多运行工况进行电磁模型建立，验证各工况下仿真性能是否满足实际需求；
[0012]步骤3，对目标电机进行三维建模，充分考虑电机的实际装配体组成部件以及各部件之间的接触面设置情况，并对电机进行模态分析，得到各阶次模态频率的具体数值，其中二阶模态频率为2531Hz，三阶模态频率为629.9Hz，四阶模态频率为1279.8Hz；
[0013]步骤4，将多工况下的电机模型进行电磁分析，并对气隙中的径向电磁力进行谐波分析，预测会对振动噪声产生重要影响的径向电磁力谐波分量；
[0014]步骤5，得出各工况下的径向电磁力分布后，分别将各个工况下的径向电磁力数据进行采集，同时将模态数据和径向电磁力数据导入到声学边界元软件，将径向电磁力加载至电机定子齿表面，仿真后可得到电机全速域运行下的声功率瀑布图；
[0015]步骤6，对声功率瀑布图进行分析，筛选其中声功率级较大的频率分量，分析其径向力谐波来源，并设置为优化目标；
[0016]步骤7，优化变量为转子两对辅助槽的全部变量参数，利用多目标优化算法进行参数寻优，最终获得最优的辅助槽参数，使得电机全速域运行的振动噪声情况达到最优。
[0017]进一步，所述步骤6中，本电机噪声实测中，8倍频和12倍频噪声在声功率瀑布图中非常明显，将这两个主要径向电磁力谐波分量设置为最终优化目标，此外，结合电机的低转矩脉动需求，转矩脉动也设置为最终优化目标。
[0018]进一步，所述步骤7中，本电机噪声实测中选取的运行工况点为额定工况点，所分析的目标数据为额定工况点处的径向电磁力谐波幅值以及额定转矩脉动情况。
[0019]进一步，所述步骤7中，两对转子辅助槽中共有8个优化变量，这8个变量主要是关于转子辅助槽的设计变量，其中每个转子辅助有4个变量，分别是定位点角度、槽口左右偏移角度以及槽口深度。
[0020]进一步，所述步骤7中，多目标优化方法步骤如下：
[0021]7.1)对优化变量设计初值与其变化范围进行选定；
[0022]7.2)对优化参数的灵敏度进行进一步分析，筛选出对径向电磁力谐波以及转矩脉动影响较大的高敏感参数进行进一步优化分析；
[0023]7.3)建立高敏感参数的样本点组合选取，并进行有限元仿真计算，利用中心试验设计方法建立的响应拟合曲面，明确高敏参数最优的取值点范围；
[0024]7.4)在拟合曲面模型建立的基础上，对于灵敏度较大的一些参数采用多目标骨干粒子群算法进行智能寻优，得到最优解集后进行目标筛选。其中，多目标骨干粒子群算法具体步骤包括：
[0025]初始化粒子位置，一般皆为随机生成均匀分布；
[0026]计算适应度值，一般皆为目标函数
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优化对象；
[0027]初始化历史最优为其本身和找出全局最优；
[0028]根据位置和速度公式进行位置和速度的更新；
[0029]重新计算适应度；
[0030]根据适应度更新历史最优和全局最优；
[0031]收敛或者达到最大迭代次数则退出算法；
[0032]最后选出最合适的目标解后进行有限元验证，得到目标径向电磁力谐波幅值以及转矩脉动情况，验证结果的准确性；
[0033]7.5)步骤7.4)得到的优化结果与初始结构下的目标值进行对比，分析优化效果情况，并进行振动噪声仿真测试，对比优化前后振动噪声情况的改善程度。若效果优异，则将各优化变量值定为最终优化方案。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，首先根据电机多运行工况的需求，确定电机的槽极配合、绕组连接方式采用星形连接整数槽分布绕组方案以及单层V型内置式的永磁体结构；步骤2，根据电机的功率尺寸方程和装配要求，确定电机的详细尺寸参数，通过有限元软件对电机的多运行工况(空载工况，额定工况和高速弱磁工况)进行电磁模型建立，验证各工况下仿真性能是否满足实际需求；步骤3，对目标电机进行三维建模，充分考虑电机的实际装配体组成部件以及各部件之间的接触面设置情况，并对电机进行模态分析，得到各阶次模态频率的具体数值；步骤4，将多工况下的电机模型进行电磁分析，并对气隙中的径向电磁力进行谐波分析，预测会对振动噪声产生重要影响的径向电磁力谐波分量；步骤5，得出各工况下的径向电磁力分布后，分别将各个工况下的径向电磁力数据进行采集，同时将模态数据和径向电磁力数据导入到声学边界元软件，将径向电磁力加载至电机定子齿表面，仿真后可得到电机全速域运行下的声功率瀑布图；步骤6，对声功率瀑布图进行分析，筛选其中声功率级较大的频率分量，分析其径向力谐波来源，并设置为优化目标；步骤7，优化变量为转子两对辅助槽的全部变量参数，利用多目标优化算法进行参数寻优，最终获得最优的辅助槽参数，使得电机全速域运行的振动噪声情况达到最优。2.根据权利要求1所述的一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，其特征在于，所述步骤6中，本电机噪声实测中，8倍频和12倍频噪声在声功率瀑布图中非常明显，将这两个主要径向电磁力谐波分量设置为最终优化目标，此外，结合电机的低转矩脉动需求，转矩脉动也设置为最终优化目标。3.根据权利要求1所述的一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，其特征在于，所述步骤7中，本电机噪声实测中选取的运行工况点为额定工况点，所分析的目标数据为额定工况点处的径向电磁力谐波幅值以及额定转矩脉动情况。4.根据权利要求1所述的一种减小内置式永磁电机振动噪声的转子辅助槽优化设计方法，其特征在于，所述步骤7中，两对转子辅助槽中共有8个优化变量，这8个变量主要是关于转子辅助槽...
【专利技术属性】
技术研发人员：吉敬华，周云瀚，赵文祥，朱生道，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：
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