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为了减小永磁直线同步电机（PMLSM）齿槽力的波动，采用二维电磁场有限元方法，结合动态分网来描述PMLSM定、动子间的相对运动．考虑非线性磁饱和的影响，对槽形尺寸、斜槽、闭口槽、气隙、分数槽等影响下的齿槽力进行了分析．计算结果表明，分数槽是有效减小PMLSM齿槽力波动的重要措施．将模拟计算得到的槽形、气隙对齿槽力波动的影响作为神经网络的训练样本，结合动量法和自调节学习规则，构建了基于BP神经网络的齿槽力预估器．通过该预估器，可以在PMLSM设计阶段对槽形尺寸、气隙大小进行合理的选择．