[发明专利]基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过调节电机参数得到目标参数，然后以目标参数、决策量、目标函数和约束条件作为输入量构建遗传算法模型，由遗传算法模型进行处理后得到最优解，完成目标参数的优化，可以有效的抑制转矩脉动，并且通过采用遗传算法，不会像人工修正一样那么盲目，可以提高电机的效率。

技术领域

本发明涉及一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法。

背景技术

随着我国日益增长的人口和上涨的GDP，汽车的使用也是逐步普及，与此同时，我国逐渐变成了石油进口大国，在面对日益严峻的工业污染、汽车废气排放，节能减排、低碳环保也被列入了国家工业生产的一个重要标准，故而在2013年，我国正式开启了新能源汽车的产业化时代，永磁无刷直流电机则以它良好机械特性和调节特性，成为了电动汽车的首选目标，随着大功率耐用性蓄电池、整流逆变电路以及永磁材料生产工艺的逐步提升，让永磁无刷电机成为汽车的动力源成为了可能，但与此同时，永磁无刷电机存在转矩脉动的缺点，需要设计者在设计电机时对电机本体进行优化来降低这种脉动。

然而在传统的电机设计过程中，往往是富有经验的工程师通过反复的修正、计算、再修正、再计算，从而让设计结果慢慢接近电机的性能要求，所以我们把这种方法形象的称之为“试凑法”，但这种方法往往具有很大的盲目性，因为仅仅是依靠经验去分析、计算和调整电机的参数的话，需要设计者具有十分多的设计经验，于此同时还需要花费大量的时间去计算相关参数，更不用提电机的多目标参数优化了。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，通过遗传算法来对直流永磁无刷电机的目标参数进行优化，能有效的抑制转矩脉动，不会像人工修正一样存在误差，可以提高电机的效率。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

一种基于遗传算法的直流永磁无刷电机的多目标参数优化方法，包括以下步骤：

A、调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值，并得到目标参数；

B、根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准；

C、获取电机多目标优化的决策量、目标函数以及约束条件；

D、根据目标参数、决策量、目标函数以及约束条件构建遗传算法模型；

E、根据遗传算法模型得到电机多目标参数的最优解。

进一步，所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值的具体步骤为：采集电机初始的参数并进行仿真，调整电机的参数使得电机初始值等于电机目标值，调整后的参数为目标参数。

进一步，所述步骤A调整电机参数使得电机初始值等于设定的电机目标值中，所述电机初始值和电机目标值均包括额定电压大小、内转子方式、定子外径、定子内径、定子叠厚、叠压系数、绕组接法。

进一步，所述步骤B根据目标参数构建电机参数化模型并进行校准中，采用Maxwell构建电机参数化模型并进行校准。

进一步，所述步骤C中的决策量包括定子槽口宽度、定子内径、绕线线径以及每槽匝数。

进一步，所述步骤C中的目标函数为：

f₁(x)＝1000/η；

f₂(x)＝T；

其中f₁(x)为第一目标函数，f₂(x)为第二目标函数，η为电机的效率，T为电机的齿槽转矩。

进一步，所述步骤C中的约束条件为：