[发明专利]一种绝缘芯变压器补偿参数的遗传算法优化方法及系统在审
申请号: | 201811406175.7 | 申请日: | 2018-11-23 |
公开(公告)号: | CN109583072A | 公开(公告)日: | 2019-04-05 |
发明(设计)人: | 杨军;刘涛;姜灿;余调琴;席成;黄江;左晨;张力戈;梁辉;唐坤 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06N3/12 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 李智;曹葆青 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 绝缘芯变压器 遗传算法优化 补偿参数 次级线圈 遗传算法 优化 匝数 多目标优化 全局收敛性 并行搜索 补偿电容 分段绝缘 联合补偿 设计优化 优化计算 优化结果 层绝缘 电容 漏磁 变压器 编程 联合 | ||
本发明公开了一种绝缘芯变压器补偿参数的遗传算法优化方法及系统,在采用次级线圈匝数和电容联合补偿以对绝缘芯变压器分段绝缘引起的漏磁增加的问题进行优化的基础上,结合遗传算法的概念、流程,另外再采用联合MATLAB编程和Simulink建模、仿真,对所选择的次级线圈匝数和补偿电容进行优化计算。本发明能针对不同层绝缘芯变压器进行优化,且能根据不同的要求进行多目标优化;优化时操作简单,能对所有目标并行搜索,比人工计算优化效率高;遗传算法全局收敛性好,优化结果理想,能显著改善绝缘芯变压器设计优化效率。
技术领域
本发明属于辐照加工产业的绝缘芯变压器型电子加速器技术领域和遗传算法优化领域,更具体地,涉及一种绝缘芯变压器补偿参数的遗传算法优化方法及系统。
背景技术
近年来,辐照加工应用在许多领域得到大力发展和推广,辐照加工产业也产生了与之对应的经济效应。在辐照加工产业,各类加速器因其各自特性而用途各有所不同,其中绝缘芯变压器型的电子加速器因其具有的低成本、高效率、大功率及高工作可靠性等特性,非常适合低能区的辐照加工应用,发展前景十分广阔。
绝缘芯变压器型电子加速器是高压型电子加速器的一种,其核心设备为其内作为高压电源部分的绝缘芯变压器。绝缘芯变压器通过将次级磁芯分段,把加速器的主绝缘,即磁芯与线圈之间的横向绝缘,转化为了各段磁芯之间的纵向绝缘,得以大幅度降低绝缘难度,有效提高变压器最大输出电压。但磁芯分段的引入,也带来了漏磁增加的问题,导致变压器各层整流输出电压不一致、负载调整率差,使得电源总输出电压最大值受限,实际利用价值降低。
采用次级线圈匝数和电容补偿的联合补偿方案,是优化绝缘芯变压器分段绝缘带来的漏磁增加问题的方法之一,这种优化方法的关键就在于次级线圈匝数和补偿电容这两组重要参数的设计。目前,绝缘芯变压器次级线圈匝数和补偿电容的参数一般通过人工计算的方法来进行优化,这种方法优化难度大,需要不断反复计算,得到的结果也往往不够理想。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种绝缘芯变压器补偿参数的遗传算法优化方法及系统,由此解决现有优化绝缘芯变压器分段绝缘带来的漏磁增加问题的方法存在的优化难度大的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种绝缘芯变压器补偿参数的遗传算法优化方法,其中,所述补偿参数包括次级线圈匝数和补偿电容,所述方法包括:
(1)由绝缘芯变压器的待优化目标及各待优化目标的权值确定遗传模型中的适应度函数;
(2)由单个个体包含的基因个数、预设基因编码方式、预设基因长度、每个基因的预设取值范围及预设种群大小,生成初始种群,其中,单个个体包含的基因个数由所述次级线圈匝数和补偿电容确定;
(3)由所述适应度函数计算当代种群中各个体的适应度值,若存在符合预设适应度值的个体,或者种群繁殖代数达到了最大迭代次数,则将当前种群中的最优个体对应的补偿参数作为绝缘芯变压器的最优补偿参数;
(4)若不存在符合预设适应度值的目标个体且种群繁殖代数没有达到最大迭代次数,则由遗传操作产生下一代种群,并返回执行步骤(3)。
优选地,所述适应度函数为:其中,n为待优化目标的个数,Wj为第j个待优化目标Dj的权值。
优选地,所述待优化目标包括空载输出电压不均匀度、满载输出电压不均匀度和负载调整率;
所述空载输出电压不均匀度为:所述满载输出电压不均匀度为:所述负载调整率为:其中,m为次级线圈的层数,U0为单层次级线圈输出电压额定值,U1_i为第i层次级线圈空载输出电压,Un_i为第i层次级线圈满载输出电压。
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