基于SVM-CS算法的风力发电机定位力矩优化研究

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永磁风力发电机的结构参数与定位力矩之间存在复杂关系,难以迅速建立起准确通用的数学模型。针对上述问题,提出了一种新的定位力矩优化方法。首先,通过拉丁超立方抽样(LHS)与有限元分析(FEA)相结合的方法获取支持向量机(SVM)回归的训练样本;其次,利用训练样本构建定子槽口宽度、极弧系数、偏心距、气隙长度以及永磁体厚度等结构参数与定位力矩之间的回归模型;最后,基于此模型,应用布谷鸟搜索(CS)算法对永磁风力发电机的结构参数进行寻优,将优化后的参数输入ANSYS进行仿真分析。仿真结果表明,定位力矩得到了有效削弱
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