基于遗传粒子群永磁低速直线电机优化研究

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1、学兔兔www.xuetutu.com《自动化与仪器仪表}2014年7期(总第177期)基于遗传粒子群的永磁低速直线电机优化研究张娓娓，陈乐瑞，孔金生(河南工业职业技术学院河南南阳，473000)(郑州铁路职业技术学院河南郑州，450001)(郑州大学电气学院河南郑州，450000)摘要：本文以改善电机效率和降低永磁低速直线电机制造成本为优化设计目标，把单台电机造价和电机电磁推力的比值作为目标函数，由于目标函数的优化变量多，参数间相互约束，目标函数复杂等特点，因此本文采用遗传粒子群算法对永磁低速直线

2、电机进行优化设计，通过对两种设计仿真结果对比证明了该算法在提高电机电磁性能，降低制造成本方面有明显的优越性。关键词：遗传粒子群；永磁低速直线电机；优化DOI编码：doi：10．3969／j．issn．1001—9227．2014．07．011Abslraet：Thegoalofthepaperistoimproveeficiencyandreducemanufacturingcostofthelow-speedpermanentmagnetmotor,regardingthesinglemotor

3、’Scostsandmotorelectromagneticthrustratioastheob-jectivefunction．Asthecharacteroffunctioncontainstoomanyoptimizationvariables，complexparameters，SOthispaperusesgeneticparticleswarmalgorithmtodesignlow—speedpermanentmagnetlinearmotor．Bycomparingtwosimul

4、ationresults，itshowsthatthisnewalgorithmhasobviousadvantageintermofprovingmotor’Selectromagneticandreducingmanufacturingcost．KeywDfd8：Geneticparticleswarm；Low-speedpermanentmagnetlinearmotor；Optimization中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001—9227(2014)07—0011—03

5、0引言产生。另外，新算法兼备了遗传算法的全局寻优能目前而言，国内研究电机优化的文献比较多。力强和粒子群算法计算简单，运行速度快的优点，例如文献n采用常规粒子群算法对圆筒型感应直线电将其运用到永磁低速直线电机的优化上取得了显著机进行优化设计取得比较好的效果，但是本文要优的效果。化的对象是低速永磁直线电机，该电机动子采用永磁体横向励磁这一特性决定着对其优化设计和感应1永磁低速直线电机的预设计电机有很大的差别；文献嘲采用遗传算法对中小型同1．1永磁低速直线电机动子设计步电机进行优化，其研究的对象为永磁旋

6、转电机，永磁低速直线电机的动子由永磁体和铁心构虽然对于永磁直线电机的优化设计具有指导和借鉴成，因此对于动子设计主要是从永磁体材料选择，意义，但是要把旋转电机的研究方法移植到直线电永磁体尺寸确定，永磁体工作点估计这几个方面进机上，这一过程比较繁琐。另外对于电机的优化设行研究。计，不同的学者研究优化目标也各有不同。1．1．1永磁材料选择遗传粒子群算法(GeneticParticleSwarmOpti—永磁低速直线电机对永磁材料的要求比较高，mizationAlgorithm，简称G—PSOA)是将GA

7、算法和一般应该具有高剩磁，高矫顽力，高磁能积和高性PSO算法结合起来，在算法的初期运用PSO的优化能等优点。目前使用最广泛的是含主要成分处理，随着进化代数的增加能够在初始种群中快速NdB的铷铁硼，它不但具备以上优点而且容易找到很大概率的最优解；在算法的后期引入遗传算加工成各种尺寸的永磁体。法的交叉算子，从而可以有效避免“早熟”现象的1．1．2永磁材料的工作点确定收稿日期：2014—05—0l通常在计算永磁体工作点的时候有两种方法，作者简介：张娓娓(1985一)，女，汉族，教师。一种是解析法，另外一

8、种是图解法。前者是经常采用的，在此不做具体叙述；对于后者是将外磁路特11学兔兔www.xuetutu.com基于遗传粒子群的永磁低速直线电机优化研究张娓娓，等性函数曲线中∽和永磁体本身特性曲线绘制到由于永磁低速直线电机依靠气隙磁导的脉振效一张图上，由于对永磁低速直线电机而言永磁体向应来工作的【m21，气隙的大小直接影响脉振效应，外磁路提供的磁动势和磁通等于外磁路的磁动势和减小气隙可以降低定子绕组中的电流，能够提高脉磁通，因此这两个图像的交点就是永磁体的工作振效应从而提高电机性能，但