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1、粒子群算法在电机优化设计中的应用爆'i邑Ib(ExPLosIoN—PR00FELEcTRIcMAcHINE)第46l(期)粒子群算法在电机优化设计中的应用孟大伟,张羽,赵成哈尔滨理工大学,黑龙江哈尔滨(150080)摘要建立了电机优化设计的数学模型,结合电机设计的工程实际对粒子群优化算法做出了适当改进,并应用改进的算法分别对小型三相异步电动机和中型高压电机进行了优化计算.将两种电机的优化过程进行比较,同时对优化设计后的性能指标及有效材料用量进行对比分析.结果表明,该算法可靠有效.关键词粒子群算法;电机;优化设计中图分类号:TM301文
2、献标识码:A文章编号:1008-7281(2011)05-0001-04ApplicationofParticleSwarmAlgorithmtoMotorOptimizationDesignMengDawei,ZhangYu,andZhaoChengAbstractThemathematicalmodelforoptimizationdesignofmotorisestablishedinthispaper.Combiningwithengineeringpracticeofmotordesign,aparticleswarnlop
3、timizationalgo-rithmisappropriatelyimproved,andtheimprovedalgorithmisrespectivelyusedtocarryoutoptimizationcalculationsofsmallthree?phaseinductionmotorandmediumhigh—voltagemotor.Theoptimizationprocessesofthetwokindsofmotorsarecompared,meanwhiletheperformanceindexafterop
4、timizationdesignandtheeffectiveconsumptionofmaterialsarecomparativelyana-lyzed.Theresultsdemonstratethatthealgorithmisreliableandeffective.KeywordsParticleswarmalgorithm;motor;optimizationdesign0引言算和结果对tL,E明了该算法的有效性和实用性.电机优化设计发展至今,一直是电气工程领域的热点问题之一.传统的优化策略大多基于梯度计算,对函数的连续
5、性,导数的存在性都有较高的要求,对于某些函数甚至无法保证算法收敛到最优,而且在初始点的选择上,大多是参考初始设计方案,斗经验依赖艮大,从而限制了电机优化设计进一步发展uJ.相比之下,粒子群算法(PSO)不但具有全局寻优能力,而且通过参数调整还具备较强的局部寻优能力,能够不依赖于初值的选取和不用考虑目标函数本身的是否连续或者可微.我国很多电机企业配备了电机CAD软件,但这些主要是电磁CAD软件,大多数企业没有实现电机设计的自动化J.本文针对电机优化设计特点,建立电机优化设计的数学模型.针对优化模型,选择使用粒子群算法,并将其做适当改进.
6、由于PSO的参数调整变得简单而易行,非常适合于计算机编程.本文采用VB语言编写了小型三相异步电机和中型高压电机优化设计程序,通过计1电机优化设计的数学模型电机优化设计具备许多共同特点,对于非连续性的电机参数变量必须按照离散的方式变化,同时电机设计数值函数是非线性程度很高的复杂问题,必须协调好全局寻优与收敛速度之间的矛盾j.根据电机优化设计的这些特点,建立电机优化设计的数学模型.1.1目标函数以电机的有效材料作为目标函数,目标函数的表达式为X)=C1G1(X)+C2G2()+C3G3()式中,C,C:,C3一为定子绕组铜线单价,转子绕组
7、铜条或铸铝单价,硅钢片单价;G,G,G一电机定子绕组,转子绕组及铁心的重量.1.2优化变量t本文在三圆尺寸确定的前提下,选择铁心长度,槽内导体数,定子绕组线规,转子槽高,转子槽宽为优化变量.其中中型高压电机的线规为扁铜导线,而小型三相异步电动机线规为圆导线.1第46l(.期)(EXPLOSION—PROOFELECTRICMACHINE)爆'龟轧第46卷(总第162期)(一)P万7l卜1b在针对中型高压电机进行优化设计时,为保证每组优化变量所对应设计方案的合理性,需要对优化变量的寻优加以强制性约束.例如,对于中型高压电机而言,定子绕组
8、线规必须在所限定的标准线规表内选取.而且,线规,绝缘与定子槽型尺寸应满足如下限制Na×a×Z1+tmi×4+si+≤h2N6×b+tmi×2+si<.bl式中,一导体纵向并排个数;o一导体绝缘后高度;一松散量;Z一
