【摘 要】
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针对无铁芯永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)存在推力波动问题,本文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行
【基金项目】
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国家自然科学基金项目51837001:项目名称:大行程高精密永磁直线电机伺服系统关键科学问题研究,执行期:2019年1月-2023年12月,负责人:赵吉文,依托单位:安徽大学;国家自然科学基金项目51637001:项目名称:复杂电机系统关键基础问题研究,执行期:2017年1月-2021年12月,负责人:王群京,依托单位:安徽大学;国家自然科学基金项目51577001:项目名称:基于栅栏图像SV
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针对无铁芯永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)存在推力波动问题,本文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行全局优化以实现推力波动抑制。首先,通过有限元模型获取PMSLM结构参数与推力及推力波动的样本数据,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)建立其非参数快速计算模型,并与K近邻域算法和支持向量机建模方法对比,验证DNN优越性;其次,以“推力密度不削弱,推力波动最小”为目标,采用免疫克隆算法对电机结构参数进行多工况优化;最后,仿真分析和样机测试验证了该方法的正确性和有效性。
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