CN110765649B - 一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法，以AFFSPM电机的涡流损耗与空载反电动势总谐波畸变率为优化目标，基于改进的布谷鸟算法对电机永磁体厚度及转子齿宽度进行优化，有效提高空载反电动势性能的同时，削弱了涡流损耗，从而有利于增大电机转矩、减小转矩脉动和提高电机效率。所提出的对Pareto最优解集进行后处理步骤有效解决了传统布谷鸟算法的不足，提高了求解效率与精度。

Description

一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法
技术领域
本发明属于电机设计领域，尤其涉及轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法。
背景技术
目前，不少专家学者将针对不同优化目标的各类智能算法引入到电机本体设计中。例如于志飞等基于改进化学反应优化算法对高速无刷直流电机进行优化，提高了电机效率。但其只针对电机效率单一目标进行优化，未实现多目标优化设计。杜晓彬等基于响应面法实现永磁电机转矩优化，有效抑制了转矩波动，提高了输出转矩和起动转矩的幅值。响应面法虽然可以实现多目标优化，但由于其本身的局限性，需要采集足够多的样本才能保准优化算法的准确性，优化效率不高。杨林国采用遗传算法和响应面法相结合的优化方法，对永磁无刷电机转子结构进行多目标优化设计。有效减少了电机转矩波动，提高了电机反电动势波形正弦性。但该文献提出的多目标优化算法要求各个优化目标满足各自的约束条件，并需要预先设定目标适应度函数，限制了应用范围。布谷鸟算法是一种以布谷鸟寻窝产卵过程为基础的一种新型工程优化算法，于2009年由Xin-she Yang 与Suash Deb提出，其在解决单目标优化问题上效果显著，但是无法针对多个目标同时进行优化。
综上所述，现有技术存在的问题是：目前的大多数的优化方案都是针对单一目标进行优化，而已提出一些多目标优化方案也由于其自身的局限性难以得到广泛应用。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术，提出一种轴向磁场磁通切换永磁(Axial FieldFlux-Switching Permanent Magnet，AFFSPM)电机多目标优化方法，在无法提供优化目标权重与范围较小的约束条件情况下实现电机的多目标优化。
技术方案：一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法，包括如下步骤：
步骤1：保持电机内外径尺寸及轴向长度不变，以电机永磁体厚度以及转子齿宽度为设计变量，以电机空载反电动势总谐波畸变率(THD)和涡流损耗为优化目标，利用响应曲面法对电机模型仿真结果进行拟合，分别获得涡流损耗与空载反电动势THD的二元函数表达式f1和f2；
步骤2：基于预设的约束条件与所述二元函数表达式f1和f2，通过布谷鸟算法求出Pareto最优解集；
步骤3：通过偏好函数模型对Pareto最优解集进行后处理，获得全局最优解。
进一步的，所述步骤1中，所述永磁体厚度以及转子齿宽度的变量范围均为7°～9°，利用响应曲面法对电机模型仿真结果进行拟合，包括如下具体步骤：利用JMP软件自动生成优化样本点，以永磁体厚度、转子齿宽为自变量，以AFFSPM电机的涡流损耗和空载反电动势THD为因变量，利用ANSYS软件建立每个优化样本的三维有限元模型并计算对应的涡流损耗与空载反电动势THD；根据样本电机所计算的数据得到永磁体厚度和转子齿宽的回归系数，得到涡流损耗与空载反电动势THD的拟合公式，即所述二元函数表达式f1和f2。
进一步的，所述步骤2包括如下具体步骤：基于预先设定的约束条件，首先初始化生成n个解，经过莱维飞行与概率Pa更新初始解；然后将新解与初始解进行比较从而得到一组较优解集；经过m次迭代更新后获得一组Pareto最优解集。
进一步的，所述步骤3包括如下具体步骤：首先根据已经求出的Pareto最优解集分别确定涡流损耗与空载反电动势THD的最优值域与较优值域之间的分界值fi 0，偏好系数αi＝ln7.4/(fi max-fi 0)，fi max为优化目标在可行区域内的取值上限值；然后计算目标的偏好函数值
Figure RE-RE-GDA0002291208780000021
i取1、2；再根据目标的偏好函数值
Figure RE-RE-GDA0002291208780000022
将优化目标分为不同的偏好区间，根据偏好筛选出全局最优解。
有益效果：本发明以AFFSPM电机的涡流损耗与空载反电动势THD为优化目标，基于改进的布谷鸟算法对电机永磁体厚度及转子齿宽度进行优化，有效提高空载反电动势性能的同时，削弱了涡流损耗，从而有利于增大电机转矩、减小转矩脉动和提高电机效率。所提出的对Pareto最优解集进行后处理步骤有效解决了传统布谷鸟算法的不足，提高了求解效率与精度。此外，该优化方法不仅适用于AFFSPM电机，也适用于其他类型电机，为电机多目标优化问题提供了一种行之有效的方法。
附图说明
图1是本发明实施例提供的AFFSPM电机结构图；
图例说明：1-转子极，2-非导磁固定盘，3-H型铁芯，4-定子齿，5-电枢绕组，6- 永磁体，7-定子槽，8-隔离槽。
图2是本发明实施例提供的AFFSPM电机多目标优化方法流程图；
图3是本发明实施例提供的涡流损耗随永磁体厚度变化图；
图4是本发明实施例提供的涡流损耗随转子齿宽度变化图；
图5是本发明实施例提供的空载反电动势THD随永磁体厚度变化图；
图6是本发明实施例提供的空载反电动势THD随转子齿宽度变化图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
如图2所示，一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法，包括如下步骤：
步骤1：电机设计变量和优化目标的选取。在定子电流时间谐波和气隙磁场中的高次空间谐波的共同作用下，永磁体内会产生不可忽视的涡流损耗，从而使电机温度升高。随着电机温度持续上升，永磁体容易由于过热而发生不可恢复性退磁现象。较高的电机温升不但影响其安全使用寿命，还容易破坏绝缘材料，对电机的可靠运行产生严重影响。改变永磁体厚度可以有效地改变气隙磁密，从而影响电机的涡流损耗。此外，随着转子齿宽度的变化，转子齿面积随之变化，从而改变气隙磁场，进而影响电机的涡流损耗。
对于AFFSPM电机，空载反电动势E0是另一个重要参数。由于AFFSPM电机中的励磁无法调节，不能像电励磁同步电动机通过调节励磁来改变功率因数以达到改善电网功率因数的目的，因而必须合理选取空载反电动势E0，同时合理设计E0可以降低定子电流，提高电动机效率，降低永磁材料用量。空载反电动势E0由电动机中永磁体产生的空载气隙基波磁通在电枢绕组中感应产生，调整永磁体厚度和转子齿宽可以有效改变电机的空载气隙基波磁通，进而影响E0。本实施例中以电机永磁体厚度以及转子齿宽度为设计变量，电机空载反电动势总谐波失真及涡流损耗为优化目标。如图1所示为本实施例的AFFSPM电机结构图。
步骤2：永磁体厚度与转子齿宽是影响电机空载涡流损耗和空载反电动势E0的关键参数变量，为了提高AFFSPM电机的可靠性和效率，需要降低永磁体涡流损耗，合理选取空载反电动势E0。本发明在保持电机内外径尺寸及轴向长度不变的前提下，以永磁体厚度、转子齿宽度为设计变量，恒定转速下计算不同永磁体厚度、转子齿宽度对于电机空载损耗和空载反电动势。其中，永磁体厚度的变化范围为7°～9°，转子齿宽度的变化范围为9°～11°。
本实施例中AFFPSM电机涡流损耗随永磁体厚度的增加而增加，随转子齿宽度的增加先减小后增加。AFFPSM电机空载反电动势随永磁体厚度的增加而近似下降，随转子齿宽度的增加先下降后趋于平稳，如图5和图6所示。
步骤3：利用响应曲面法(response surface method,RSM)对电机模型仿真结果进行拟合，分别获得涡流损耗与反电动势THD的二元函数表达式f1和f2。具体的，以永磁体厚度(X1)、转子齿宽(X2)为自变量，以AFFSPM电机的涡流损耗(Y1)和空载反电动势 THD(Y2)为因变量，采用多元二次回归方程来拟合自变量与因变量之间的函数关系；具体利用JMP软件自动生成优化样本点，再利用ANSYS软件建立每个优化样本的三维有限元模型并计算对应的涡流损耗与空载反电动势THD；根据样本电机所计算的数据得到永磁体厚度和转子齿宽的回归系数，得到涡流损耗与空载反电动势THD的拟合公式，即二元函数表达式f1和f2。本实施例AFFSPM电机的涡流损耗与空载反电动势THD的拟合公式：
Y1＝1.92671+0.18935·(x1-8)-0.086295·(x2-10)+(x1-8)·(x2-10)·0.00405-(x1-8)2·0.03907+(x2-10)2·0.103265
Y2＝5.47673-0.99715·(x1-8)-0.65611·(x2-10)+(x1-8)·(x2-10)·0.396575-(x1-8)2·0.44174+(x2-10)2·0.15492
步骤4：基于预设的约束条件与所述二元函数表达式f1和f2，通过布谷鸟算法求出Pareto最优解集。具体方法为：基于预先设定的约束条件，首先初始化生成n个解，经过莱维飞行与概率Pa更新初始解；然后将新解与初始解进行比较从而得到一组较优解集；经过m次迭代更新后获得一组Pareto最优解集。
步骤5：在多目标优化问题中，通常没有预设权重，因此即使求出了Pareto最优解集，决策者也很难从众多的最优解集中选取出最理想解。本发明通过偏好函数模型对Pareto最优解集进行后处理，筛选出满足决策者偏好的全局最优解。
本实施例中的优化目标为涡流损耗与空载反电动势THD，它们的优化效果都随着数值的增大而变差。决策者根据已经求出的Pareto最优解集分别确定涡流损耗与空载反电动势THD的最优值域与较优值域之间的分界值fi 0，偏好系数αi通常取αi＝ln7.4/(fi max-fi 0)，fi max为优化目标在可行区域内的取值上限值。并以此计算目标的偏好函数值
Figure RE-RE-GDA0002291208780000041
i取1、2，从而将优化目标按照取值范围分为极差、较差、一般、较好、极好五个区域。偏好函数
Figure RE-RE-GDA0002291208780000042
的取值范围为[0,7.4]，根据偏好函数值将优化目标分为不同的偏好区间。为保证各偏好区间的宽度尽量一致，在可行区域选取如下分界点：4.5，2.7，1.6，1.0，即当
Figure RE-RE-GDA0002291208780000051
时，优化目标fi偏好评价为极差；当
Figure RE-RE-GDA0002291208780000052
Figure RE-RE-GDA0002291208780000053
时，优化目标fi偏好评价为较差；当
Figure RE-RE-GDA0002291208780000054
时，优化目标fi偏好评价为一般；当
Figure RE-RE-GDA0002291208780000055
时，优化目标fi偏好评价为较好；当
Figure RE-RE-GDA0002291208780000056
时，优化目标fi偏好评价为极好。划分完优化目标的偏好区间后，根据决策者具体偏好筛选出全局最优解。
在本实施例中，假设对涡流损耗的优化期望为一般，对空载反电动势THD的优化期望为较好，通过本优化算法筛选出了一个全局最优解，最优解对应的电机尺寸及优化结果见表1：
表1
Figure RE-RE-GDA0002291208780000057
为了验证优化算法的有效性，将优化后电机有限元模型与初始电机有限元模型进行对比分析，见表2：
表2
Figure RE-RE-GDA0002291208780000058
分析表2中数据可以发现优化后的电机通过缩小永磁体厚度，增大转子齿宽，降低了电机空载反电动势THD，减小了电机的涡流损耗。有效实现了多目标优化。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种轴向磁场磁通切换永磁电机多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：保持电机内外径尺寸及轴向长度不变，以电机永磁体厚度以及转子齿宽度为设计变量，以电机空载反电动势THD和涡流损耗为优化目标，利用响应曲面法对电机模型仿真结果进行拟合，分别获得涡流损耗与空载反电动势THD的二元函数表达式f1和f2；
步骤2：基于预设的约束条件与所述二元函数表达式f1和f2，通过布谷鸟算法求出Pareto最优解集；
步骤3：通过偏好函数模型对Pareto最优解集进行后处理，获得全局最优解；
所述步骤1中，所述永磁体厚度以及转子齿宽度的变量范围均为7°～9°，利用响应曲面法对电机模型仿真结果进行拟合包括如下具体步骤：利用JMP软件自动生成优化样本点，以永磁体厚度、转子齿宽为自变量，以AFFSPM电机的涡流损耗和空载反电动势THD为因变量，利用ANSYS软件建立每个优化样本的三维有限元模型并计算对应的涡流损耗与空载反电动势THD；根据样本电机所计算的数据得到永磁体厚度和转子齿宽的回归系数，得到涡流损耗与空载反电动势THD的拟合公式，即所述二元函数表达式f1和f2；
所述步骤2包括如下具体步骤：基于预先设定的约束条件，首先初始化生成n个解，经过莱维飞行与概率Pa更新初始解；然后将新解与初始解进行比较从而得到一组较优解集；经过m次迭代更新后获得一组Pareto最优解集；
所述步骤3包括如下具体步骤：首先根据已经求出的Pareto最优解集分别确定涡流损耗与空载反电动势THD的最优值域与较优值域之间的分界值
Figure FDA0003681108410000011
偏好系数αi＝ln7.4/(fi max-fi 0)，fi max为优化目标在可行区域内的取值上限值；然后计算目标的偏好函数值
Figure FDA0003681108410000012
i取1、2；再根据目标的偏好函数值
Figure FDA0003681108410000013
将优化目标分为不同的偏好区间，根据偏好筛选出全局最优解。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111478466A (zh) * 2020-04-14 2020-07-31 合肥工业大学 一种同步磁阻电机转子优化设计方法
CN111709167B (zh) * 2020-05-27 2021-07-20 江苏大学 一种永磁电机多目标优化的参数化等效磁网络建模方法
CN112152400B (zh) * 2020-09-23 2023-04-25 沈阳工业大学 永磁体涡流损耗的优化方法
CN116995954B (zh) * 2023-08-03 2024-07-12 淮阴工学院 一种轴向磁通永磁无刷直流电机多目标优化方法
CN117574740B (zh) * 2024-01-17 2024-03-29 中国人民解放军陆军装甲兵学院 一种圆管内永磁体磁场的优化方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009056879A1 (en) * 2007-10-29 2009-05-07 Technelec Ltd Permanent magnet reluctance machines
CN102820715A (zh) * 2012-08-08 2012-12-12 中国电力科学研究院 一种减小磁通切换永磁电机定位力矩的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009056879A1 (en) * 2007-10-29 2009-05-07 Technelec Ltd Permanent magnet reluctance machines
CN102820715A (zh) * 2012-08-08 2012-12-12 中国电力科学研究院 一种减小磁通切换永磁电机定位力矩的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于改进布谷鸟搜索的轴向永磁联轴器模糊优化设计;李召等;《农业机械学报》;20151231(第12期);383-389页 *
基于混合粒子群算法的低速大转矩直驱永磁同步电机多目标优化研究;郭鑫等;《机电工程》;20181120(第11期);84-89页 *
模块式轴向磁场磁通切换永磁电机控制策略;张蔚等;《控制工程》;20171120(第11期);114-120页 *
轴向磁通永磁同步发电机的优化设计研究;上官璇峰等;《电子测量技术》;20170915(第09期);52-59页 *

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