【摘 要】
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研究了一种基于解析算法的遗传优化算法优化电机,分别以不同的电机参数作为优化变量实现对齿槽转矩的定量分析优化,并求得电机参数的最佳取值。通过直接解析法建立表贴式永磁
【基金项目】
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高等学校科技计划项目(J16LN28)
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研究了一种基于解析算法的遗传优化算法优化电机,分别以不同的电机参数作为优化变量实现对齿槽转矩的定量分析优化,并求得电机参数的最佳取值。通过直接解析法建立表贴式永磁电机模型,利用麦克斯韦应力张量法建立了齿槽转矩的表达式,选取极弧系数和定子槽口宽度作为优化变量并以齿槽转矩的幅值作为优化的目标,采用遗传算法优化电机的齿槽转矩,得到最优参数组合。将优化后的齿槽转矩和原电机模型的齿槽转矩进行比较,结果显示,优化后电机的齿槽转矩显著降低。该结论表明采用遗传算法得到电机参数最优解从而优化电机性能是可行的。
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