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摘要:利用粒子群优化算法对影响永磁同步电机损耗的四个主要参量(磁极厚度、气隙长度、槽口宽度、槽深)进行优化,再利用有限元软件进行损耗分析。
关键词:永磁同步电机;粒子群算法;损耗
随着资源的日益短缺,各个领域对电机节能的要求逐渐提高。[1]文献[2]对分析了槽口宽度、气隙长度与涡流损耗的关系。文献[3]证明适当缩短电机定子槽深,有效的降低铁耗。此外磁极厚度也是影响永磁同步电机损耗的因素。本文从这些参量出发进行优化分析。
1 参数优化
1.1 电机模型
本文以4极24槽的小功率PMSM作为研究对象,额定功率为0.55KW,额定转速为1500rpm,部分电机参数:定子铁心外径120mm,磁极厚度3.5mm、转子外径74mm、极弧系数0.7mm。
1.2 利用正交试验法选取建模样本数据
目标函数为电机总损耗。其中每个参数变量取5个水平值,则总的实验点共有625个。实验中的四个因素取值范围分别为:槽口宽度2~4.5mm,槽深4~8mm,气隙长度0.5~12mm,磁极厚度1.5~4mm。根据因素和水平选取的个数则选取L25(56)的正交实验表。
1.3 响应曲面法建立回归方程
响应曲面设计方法(Response Surface Methodology,RSM),是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系。
本文永磁同步电机的响应曲面模型考慮了交互效应和二次效应,故采用二阶模型去逼近:
y(x)=β0+Σki=1βixi+Σki=1βiix2+Σki 1.4 粒子群优化算法
假设在一个D维的目标搜索空间中,有m个粒子组成一个群体,其中第m个粒子的当前空间位置为xi= (xi1,xi2,…,xid) ,每一个粒子的位置就是一个潜在的解。第m个粒子的飞行速度为vi =(vi1,vi2,…,vid) ,记第m个粒子迄今为止搜索到 的最优位置为pid(pid,pid,…,pid);整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为pgd=(pgd,pgd,…pgd)。其迭代后的位置和速度公式分别为
xk+1id=xkid+vk+1id(2)
vk+1id=ωvkid=c1r1(pkid-xkid)+c2r2(pkgd-xkid)(3)
本文将四个优化变量的取值范围作为约束条件。种群规模为300,进化代数500。经过改进PSO优化后得到最优点的变化量值为(3.631,5.109,0.763,3.571),损耗最优值为8315W。粒子群优化算法适应度曲线图如下图所示。
2 优化分析
将优化结果代入ansys仿真分析,优化前和优化后损耗分别为铁耗12.68W、10.75W,铜耗79.83W、69.42W,永磁体涡流损耗2.32W、1.86W。效率优化前后为84.37%和87.01%。
3 结语
从影响PMSM损耗的因素出发,利用响应曲面法进行回归拟合建模,使用PSO算法对四个参量进行优化。通过仿真结果表明优化后的电机铁耗,永磁体涡流损耗和铜耗之和比优化前降低10%左右,效率有了提高,说明该研究具有一定的指导意义。
参考文献:
[1]李静,程小华.永磁同步电机的发展趋势[J].防爆电机,2009,44(5):14.
[2]张德金,熊万里,吕浪,等.高速大功率永磁同步电机转子涡流损耗分析[J].计算机仿真,2017,34(1):236240.
[3]徐作为.超超高效永磁同步电机铁耗研究与设计[D].沈阳工业大学,201603.
[4]刘爱民,张红奎,张小玲,杨光.基于多目标粒子群算法的直线感应电机机构优化[J].合机床与自动化加工技术,2010(9):1519.
关键词:永磁同步电机;粒子群算法;损耗
随着资源的日益短缺,各个领域对电机节能的要求逐渐提高。[1]文献[2]对分析了槽口宽度、气隙长度与涡流损耗的关系。文献[3]证明适当缩短电机定子槽深,有效的降低铁耗。此外磁极厚度也是影响永磁同步电机损耗的因素。本文从这些参量出发进行优化分析。
1 参数优化
1.1 电机模型
本文以4极24槽的小功率PMSM作为研究对象,额定功率为0.55KW,额定转速为1500rpm,部分电机参数:定子铁心外径120mm,磁极厚度3.5mm、转子外径74mm、极弧系数0.7mm。
1.2 利用正交试验法选取建模样本数据
目标函数为电机总损耗。其中每个参数变量取5个水平值,则总的实验点共有625个。实验中的四个因素取值范围分别为:槽口宽度2~4.5mm,槽深4~8mm,气隙长度0.5~12mm,磁极厚度1.5~4mm。根据因素和水平选取的个数则选取L25(56)的正交实验表。
1.3 响应曲面法建立回归方程
响应曲面设计方法(Response Surface Methodology,RSM),是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系。
本文永磁同步电机的响应曲面模型考慮了交互效应和二次效应,故采用二阶模型去逼近:
y(x)=β0+Σki=1βixi+Σki=1βiix2+Σki
假设在一个D维的目标搜索空间中,有m个粒子组成一个群体,其中第m个粒子的当前空间位置为xi= (xi1,xi2,…,xid) ,每一个粒子的位置就是一个潜在的解。第m个粒子的飞行速度为vi =(vi1,vi2,…,vid) ,记第m个粒子迄今为止搜索到 的最优位置为pid(pid,pid,…,pid);整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为pgd=(pgd,pgd,…pgd)。其迭代后的位置和速度公式分别为
xk+1id=xkid+vk+1id(2)
vk+1id=ωvkid=c1r1(pkid-xkid)+c2r2(pkgd-xkid)(3)
本文将四个优化变量的取值范围作为约束条件。种群规模为300,进化代数500。经过改进PSO优化后得到最优点的变化量值为(3.631,5.109,0.763,3.571),损耗最优值为8315W。粒子群优化算法适应度曲线图如下图所示。
2 优化分析
将优化结果代入ansys仿真分析,优化前和优化后损耗分别为铁耗12.68W、10.75W,铜耗79.83W、69.42W,永磁体涡流损耗2.32W、1.86W。效率优化前后为84.37%和87.01%。
3 结语
从影响PMSM损耗的因素出发,利用响应曲面法进行回归拟合建模,使用PSO算法对四个参量进行优化。通过仿真结果表明优化后的电机铁耗,永磁体涡流损耗和铜耗之和比优化前降低10%左右,效率有了提高,说明该研究具有一定的指导意义。
参考文献:
[1]李静,程小华.永磁同步电机的发展趋势[J].防爆电机,2009,44(5):14.
[2]张德金,熊万里,吕浪,等.高速大功率永磁同步电机转子涡流损耗分析[J].计算机仿真,2017,34(1):236240.
[3]徐作为.超超高效永磁同步电机铁耗研究与设计[D].沈阳工业大学,201603.
[4]刘爱民,张红奎,张小玲,杨光.基于多目标粒子群算法的直线感应电机机构优化[J].合机床与自动化加工技术,2010(9):1519.