舵机永磁同步伺服电机是车辆无人驾驶控制系统的重要执行机构,具有运行可靠、工作效率高、承载能力强和易于控制等优势。基于有限元计算的永磁同步电机多目标优化设计方法是提高电机本体工作性能的重要技术手段,但基于控制变量原则的传统永磁同步电机多目标优化方法存在仿真周期长、优化效率低以及难以实现最优设计等缺点。本文针对上述传统电机优化方法存在的问题,提出了一种基于因子敏感度分析的永磁同步伺服电机序贯多目标完全析因优化方法,提高电机多目标优化效率和目标期望值、并缩短试验周期。本文主要研究内容如下:舵机永磁同步电机通常采用分数槽集中绕组结构以提高伺服系统的工作性能。由于电机的定、转子磁场谐波成分较高,易产生阶数较低的径向电磁力波,引起一定的振动噪声问题。通过理论推导总结归纳磁同步电机径向电磁力波的力波阶次、力波来源以及作用形式,基于谐波磁场分析的方法分别计算定子侧、转子侧和定转子间的径向力波分布情况,从绕组系数、齿槽转矩与径向电磁力波阶次等方面出发筛选合适的电机极槽配合方案,从理论上抑制电机的电磁噪声和转矩脉动。针对永磁同步伺服电机设计因子耦合程度高、目标响应直观化困难的问题,采用响应曲面方法实现多变量交互响应下的永磁同步电机参数化建模,为电机多目标优化过程提供模型参考。根据因子敏感度分析结果,通过中心表面序贯试验设计方法计算多目标高敏感度因子的响应曲面非线性函数模型。针对本文所优化的舵机永磁同步伺服电机而言,为提高传统响应曲面建模方法的数据拟合精度,提出一种基于试验空间改进的混合响应曲面建模方法,通过增添合适的空间试验点,以达到提高模型拟合精度的目的。由于传统多目标粒子群优化算法存在全局寻优能力弱、易陷于区域优势解等问题,提出一种基于遗传变异的混合粒子群多目标优化算法,采用线性递减变异率和全局最优解“位置方差最小化”选取原则降低算法的迭代计算量、提高其收敛速度和全局检索能力;通过遗传变异原理实现种群的更新迭代,对永磁同步伺服电机多目标优化问题的非劣解集进行准确、快速求解。针对基于有限元计算的传统电机多目标优化方法存在的优化周期长、难以实现最优设计等问题,提出一种基于因子敏感度分析和序贯实验设计的永磁同步伺服电机完全析因分级多目标优化策略,根据设计因子的敏感度空间分布规律对其进行分级优化,通过对各级设计因子分别选取合适的优化策略实现永磁同步伺服电机的高效率完全析因多目标优化设计。