【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及永磁无刷直流电机齿槽转矩预测方法，具体涉及基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法。
技术介绍
1、永磁无刷直流电机的齿槽转矩是电机定子铁心齿槽与转子永磁体相互作用的结果，齿槽转矩的大小会直接影响电机在运行时的噪声与振动。因此，在永磁无刷直流电机的设计中，齿槽转矩是一个重要的设计参数，它直接影响电机的性能和效率，在电机设计初期对齿槽转矩进行预测是必要的。传统的齿槽转矩预测方法通常采用有限元分析中的参数化方法，这种方法需要大量的计算资源和时间。在有限元分析的参数化过程中，参数化模型对参数的敏感性较高，参数的微小变化可能会导致分析结果的较大波动，这要求在进行参数化分析时非常准确地确定参数值，否则可能无法得到可靠的结果。此外，参数设定的范围和参数选取数量的多少也会影响计算时间，进一步增加了计算成本。综上，传统的有限元分析方法在齿槽转矩预测时存在效率及结果可靠性方面的局限性。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种高效、准确的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法。
2、技术方案：本专利技术所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，包括：
3、(1)建立外转子无刷直流电机模型并进行有限元仿真，获取齿槽转矩的峰峰值；
4、(2)选定参数变量及其取值范围，以齿槽转矩的峰峰值作为目标变量，通过自适应矩优化概率采样方法进行采样并进行有限元仿真，获取各采样点对应的齿槽转矩的峰峰值；然后进行第一
5、(3)剔除对齿槽转矩相关性低于设定值的参数变量，保留其他影响齿槽转矩峰峰值的参数变量；
6、(4)根据步骤(3)进一步确定的参数变量，进行第二次敏感性分析，以获取更为精确的变量相关性比例；进一步确定的参数变量的取值范围与步骤(2)中一致；
7、(5)获取各参数变量与目标变量之间的拟合公式；
8、(6)将各参数变量的拟合公式赋予与步骤(4)中变量相关性比例相等的权重，并进行求和，建立外转子无刷直流电机齿槽转矩预测模型，用于齿槽转矩的预测。
9、进一步地，步骤(1)包括：通过前处理软件ansys rmxprt进行外转子永磁无刷直流电机参数化建模，然后在二维瞬态场下进行有限元分析，获取电机齿槽转矩的波形结果，并得到齿槽转矩的峰峰值。
10、进一步地，步骤(2)中，选取的参数变量包括气隙长度、极弧系数、永磁体厚度、定子槽开口宽度、上槽肩宽及槽深。
11、进一步地，步骤(2)中，对参数变量与目标变量进行第一次敏感性分析是基于optislang软件中的敏感性分析模块实现的。
12、进一步地，步骤(3)中，剔除相关性程度小于6％的参数变量。
13、进一步地，步骤(3)中，剔除的参数变量包括气隙长度、上槽肩宽和槽深，保留的参数变量包括极弧系数、定子槽开口宽度和永磁体厚度。
14、进一步地，步骤(4)中，第二次敏感性分析使用拉丁超立方采样方法。
15、进一步地，步骤(5)中，拟合方法采用拟合高斯曲线、剂量反应曲线、指数曲线来近似反映电机齿槽转矩峰峰值随参数变量的变化趋势；拟合函数处理通过origin软件实现。
16、进一步地，拟合公式如下：
17、
18、其中，g(θ)为极弧系数对电机齿槽转矩的影响函数，用于反应齿槽转矩峰峰值大小受极弧系数影响的变化趋势；θ表示极弧系数，g0、δ、θ0、ω为高斯拟合公式的常量；
19、
20、其中，h(l)为永磁体厚度对电机齿槽转矩的影响函数，用于反应齿槽转矩峰峰值大小受永磁体厚度影响的变化趋势；l表示永磁体厚度；γ1、γ2、l0为剂量反应曲线拟合公式的常量；
21、
22、其中，n(d)为定子槽开口宽度对电机齿槽转矩的影响函数，用于反应齿槽转矩峰峰值大小受定子槽开口宽度的变化趋势；d表示定子槽开口宽度；λ1、λ2为指数曲线拟合公式的常量；
23、三个拟合公式中的常量值通过具体试验确定，根据外转子无刷直流电机不同情况下的极槽配比的不同而不同。
24、进一步地，步骤(6)中，外转子无刷直流电机齿槽转矩预测模型用如下的公式表示：
25、f(θ，l，d）＝g·g(θ)+h·h(l)+n·n(d)
26、其中，g、h、n依次表示极弧系数、永磁体厚度和槽开口宽度的相关性系数，等值为步骤(4)中的变量相关性比例数值。
27、有益效果：本专利技术与现有技术相比，具有如下显著优点：
28、本专利技术结合了敏感性分析和数值拟合，通过敏感性分析能够识别出影响转矩的关键因素，并通过量化分析与曲线拟合准确预测转矩大小。建立的预测模型带有变量相关性系数，考虑了电机设计参数，能够提供更精确的预测结果。本专利技术可在电机设计初期快速、准确确定电机齿槽转矩的关键特性，从而及时发现和解决电机设计中的齿槽转矩过大问题，通过准确预测转矩，可以改进电机设计和性能优化，提升运行稳定性和响应性。本专利技术显著提高了电机设计效率，能够满足市场对高效、准确的电机设计需求。
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1.基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(1)包括：通过前处理软件Ansys RMxprt进行外转子永磁无刷直流电机参数化建模，然后在二维瞬态场下进行有限元分析，获取电机齿槽转矩的波形结果，并得到齿槽转矩的峰峰值。
3.根据权利要求1所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(2)中，选取的参数变量包括气隙长度、极弧系数、永磁体厚度、定子槽开口宽度、上槽肩宽及槽深。
4.根据权利要求3所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(2)中，对参数变量与目标变量进行第一次敏感性分析是基于OptiSLang软件中的敏感性分析模块实现的。
5.根据权利要求4所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(3)中，剔除相关性程度小于6％的参数变量。
6.根据权利要求5所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预
7.根据权利要求6所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(4)中，第二次敏感性分析使用拉丁超立方采样方法。
8.根据权利要求6所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(5)中，拟合方法采用拟合高斯曲线、剂量反应曲线、指数曲线来近似反映电机齿槽转矩峰峰值随参数变量的变化趋势；拟合函数处理通过Origin软件实现。
9.根据权利要求8所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，拟合公式如下：
10.根据权利要求9所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(6)中，外转子无刷直流电机齿槽转矩预测模型用如下的公式表示：
...【技术特征摘要】
1.基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(1)包括：通过前处理软件ansys rmxprt进行外转子永磁无刷直流电机参数化建模，然后在二维瞬态场下进行有限元分析，获取电机齿槽转矩的波形结果，并得到齿槽转矩的峰峰值。
3.根据权利要求1所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(2)中，选取的参数变量包括气隙长度、极弧系数、永磁体厚度、定子槽开口宽度、上槽肩宽及槽深。
4.根据权利要求3所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(2)中，对参数变量与目标变量进行第一次敏感性分析是基于optislang软件中的敏感性分析模块实现的。
5.根据权利要求4所述的基于敏感性分析的外转子无刷直流电机齿槽转矩预测方法，其特征在于，步骤(3)中，剔除相关性程度小于6％的参数变量。...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾琪，孙闰，叶小婷，张涛，姚俊永，王浩然，张秋虎，姚广，张晨，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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