内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法和系统，属于电机优化设计领域。计算用于衡量稀土永磁电机转矩波动能力的转矩脉动；通过引入权重系数建立相优化目标方程；通过计算灵敏度指数来评估各设计参数的微小变化对转矩脉动的影响程度，并计算综合灵敏度指数；根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；选取高灵敏度的多个设计参数建立转矩脉动的响应面模型；采用粒子群算法优化高灵敏度的多个设计参数，找到设计参数的最优解，使得转矩脉动的响应面模型的响应输出值符合期望目标。输出值符合期望目标。输出值符合期望目标。

【技术实现步骤摘要】
内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法和系统


[0001]本专利技术涉及电机优化设计领域，尤其涉及内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法和系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着应用数学在生产实践中的推广，随着产品竞争的加剧和科研水平的提高，都从不同的角度对稀土永磁电机的各项指标提出了更高的要求，使得设计者对传统的设计方法愈来愈感到不满足，因而从路的角度出发进行单目标优化设计的方法开始得到应用。
[0003]稀土永磁材料的磁化近年来随着稀土钻永磁材料的迅速发展，生产新的一代高性能和高可靠的直流力矩电动机已经成为可能。由于稀土钻永磁材料的优异磁性能，它一旦在电机中被采用，必然会给传统的电机结构与制造工艺带来一系列的变革。一个好的永磁电机磁路设计，不仅要使永磁材料得到充分利用，而且还要具有良好的工艺性，如满足加工简单、充磁方便等要求。对于批量生产的永磁电机，装配后充磁的好处是显而易见的。由于某些稀土钻永磁材料的内案矫顽力非常高，稀土钻永磁电机的装配充磁并不总是可以实现的，特别是对于多极稀土钻永磁组件。所以，在设计稀土永磁电机的磁路结构时就要充分考虑到有利于实现装配充磁。此外，采用装配充磁后，又如何来检验多极稀土钻永磁组件的装配充磁质量，也是一个亟待解决的问题。
[0004]但是，对于稀土永磁电机的设计，往往同时要求几个指标都尽可能地得到提高，这就提出了多目标优化设计的问题。稀土永磁发电机进行设计时，要求在保证一定的输出特性的前提下，使效率尽可能地提高，使有效材料成本尽可能地降低，才能得到较为满意的结果。近年来，许多学者和工程技术人员对电机优化设计中采用的几何、线性、动态规则和无约束极小化及用线性规划逼近非线性规划等多种方法进行了研究。大量研究结果表明：把电机的优化设计作为一般的非线性规划中的约束最优化问题来处理是简便易行的。在建立数学模型时，即在选择目标函数、独立设计参数和约束条件时应把生产条件、工艺水平及产品的标准化等作为重要因素考虑。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法，包括如下步骤：S1、计算用于衡量稀土永磁电机转矩波动能力的转矩脉动；S2、通过引入权重系数λ
i
建立相优化目标方程f
min
（x
i
）；S3、通过计算灵敏度指数来评估各设计参数的微小变化对转矩脉动的影响程度，并计算综合灵敏度指数；S4、根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；S5、选取高灵敏度的多个设计参数建立转矩脉动的响应面模型；
S6、采用粒子群算法优化高灵敏度的多个设计参数，找到设计参数的最优解，使得转矩脉动的响应面模型的响应输出值符合期望目标。
[0006]进一步地，步骤S1中，转矩脉动T
r
定义如下：；式中，T
max
、T
min
分别为输出转矩的最大值与最小值，T
av
为输出转矩的平均值。
[0007]进一步地，步骤S2中，优化目标方程表示为：；式中，T
av0
和T
r0
分别指电机平均转矩的初始值和转矩脉动的初始值，T
av
(x
i
)和T
r
(x
i
)分别代表优化过程中不同设计参数下的电机的平均转矩和转矩脉动，λ1、λ2为权重系数。
[0008]进一步地，步骤S3中，灵敏度指数S(x
i
)的定义如下：；式中，x
i
为影响转矩脉动性能的多个设计参数，代表当设计参数为x
i
时，优化目标的输出期望值，为的方差，是优化目标的输出方差；引入权重系数，以计算综合灵敏度指数SS（x0）：；式中，为设计参数的灵敏度指数的绝对值，为各设计参数的权重系数，k为设计参数的个数。
[0009]进一步地，步骤S4中，根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；当S（x
i
）的值大于等于SS（x0）时，代表相应的设计参数对电机性能有较高的影响；当S（x
i
）的值小于SS（x0）时，代表相应的设计参数对电机性能的影响较小。
[0010]进一步地，步骤S5中，利用拟合建立优化目标的响应面方程：；式中，M是优化目标响应输出值，k是设计参数的个数，是回归系数，是初始回归系数，x
i
为设计参数，为随机误差。
[0011]进一步地，步骤S6中，粒子群算法中设计参数的速度与位置通过下面的公式更新：；；
式中，和分别为第i个设计参数在第t次迭代中的速度和位置，i=1,2...,k；k为集群内设计参数数量；pbest
i
(t)为个体最优位置，
ɡ
best
i
(t)为全局最优位置，c1和c2分别控制参数，r1和r2为两个独立的服从均匀分布U(0,1)的随机数，为惯性因子。
[0012]进一步地，惯性权重值的动态调整公式用下式表示：；依据动态调整公式更新，并进行优化目标的响应输出值的收敛性判断，若优化目标响应输出值符合期望目标，则停止迭代。
[0013]本专利技术还提出了一种内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化系统，用于实现多目标优化方法，包括：优化目标方程建立单元，用于计算用于衡量稀土永磁电机转矩波动能力的转矩脉动，通过引入权重系数λ
i
建立相优化目标方程f
min
（x
i
）；灵敏度指数建立单元，用于通过计算灵敏度指数来评估各设计参数的微小变化对转矩脉动的影响程度，并计算综合灵敏度指数；分层设计单元，用于根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；响应面模型构建单元，用于选取高灵敏度的多个设计参数建立转矩脉动的响应面模型；最优解输出单元，用于采用粒子群算法优化高灵敏度的多个设计参数，找到设计参数的最优解，使得转矩脉动的响应面模型的响应输出值符合期望目标。
[0014]相比于现有技术，本专利技术具有如下有益技术效果：确定设计参数及其变化范围，分别计算设计参数在给定范围内对优化目标的设计参数的灵敏度指数，并引入综合灵敏度分析指数，确定对优化目标性能的影响程度，根据综合分析结果，将影响优化目标性能的多个设计参数进行分层设计。采用灵敏度指数的大小代表设计参数对优化目标的影响程度。灵敏度指数越大，设计参数对优化目标的影响越大；灵敏度指数越小，设计参数对优化目标影响越小。采用粒子群算法优化置于强灵敏度层的设计参数，找到设计参数的最优解。粒子群算法是人工智能算法，其优化步骤较少、优化时间较短，且一次完整优化过程更可获得足够多的前沿解。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内嵌式双层切向磁极稀土永磁电机多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、计算用于衡量稀土永磁电机转矩波动能力的转矩脉动；S2、通过引入权重系数λ
i
建立相优化目标方程f
min
（x
i
）；S3、通过计算灵敏度指数来评估各设计参数的微小变化对转矩脉动的影响程度，并计算综合灵敏度指数；S4、根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；S5、选取高灵敏度的多个设计参数建立转矩脉动的响应面模型；S6、采用粒子群算法优化高灵敏度的多个设计参数，找到设计参数的最优解，使得转矩脉动的响应面模型的响应输出值符合期望目标。2.根据权利要求1所述的多目标优化方法，其特征在于，步骤S1中，转矩脉动T
r
定义如下：；式中，T
max
、T
min
分别为输出转矩的最大值与最小值，T
av
为输出转矩的平均值。3.根据权利要求1所述的多目标优化方法，其特征在于，步骤S2中，优化目标方程表示为：；式中，T
av0
和T
r0
分别指电机平均转矩的初始值和转矩脉动的初始值，T
av
(x
i
)和T
r
(x
i
)分别代表优化过程中不同设计参数下的电机的平均转矩和转矩脉动，λ1、λ2为权重系数。4.根据权利要求1所述的多目标优化方法，其特征在于，步骤S3中，灵敏度指数S(x
i
)的定义如下：；式中，x
i
为影响转矩脉动性能的多个设计参数，代表当设计参数为x
i
时，优化目标的输出期望值，为的方差，是优化目标的输出方差；引入权重系数，以计算综合灵敏度指数SS（x0）：；式中，为设计参数的灵敏度指数的绝对值，为各设计参数的权重系数，k为设计参数的个数。5.根据权利要求1所述的多目标优化方法，其特征在于，步骤S4中，根据综合灵敏度指数的大小，将各设计参数进行分层设计；当S...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志永，刘智光，董志远，曹哲，余鹏程，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：