[发明专利]一种同步磁阻电机转子优化设计方法

说明书

本发明公开了一种同步磁阻电机转子优化设计方法，采用人工神经网络建模的方式建立待优化转子结构参数与电机性能之间关系的模型；对人工神经网络模型用遗传算法进行优化，得到最优电机性能下的转子结构参数，再对优化后的电机转子进行应力分析，验证其机械强度。本发明方法对电机性能进行优化，同时考虑了其力学性能。

技术领域

本发明涉及同步磁阻电机优化设计的技术领域，特别是涉及一种同步磁阻电机转子优化设计方法。

背景技术

随着现代工业的不断革新与快速发展，永磁同步电机由于性能优越而得到广泛应用。然而，现有的高性能稀土永磁材料价格越来越高，越来越多的学者开始寻求永磁同步电机的可替代电机，希望利用低性能永磁体铁氧体甚至去除永磁体而依旧获得良好的电机性能。当永磁体磁链趋于零时，电机电磁转矩中仅含磁阻转矩，这种电机称为同步磁阻电机。同步磁阻电机具有成本低，转矩密度高，效率高，调速范围宽等优点，具有广阔应用前景。高性能同步磁阻电机的研发与应用，可替代部分永磁同步电机，减少稀土永磁体的使用，进而减少稀土开采，对环境保护和可持续发展具有重要意义。同步磁阻电机的转子结构对电机的性能有很大的影响，因此同步磁阻电机的优化设计的重点是其转子结构的优化设计，其转子结构的待优化参数较多，待优化转子结构参数与优化目标(转矩大小，转矩脉动，功率因数等)之间存在非线性关系，两者间的关系难以直接用确切的函数表达式表示；若直接采用有限元分析软件得到最优结果，需要进行大量运算，耗时长，操作复杂；故可采用某种方式建立二者间关系的模型；接下来采用算法对二者建立的模型进行优化，加快运算速度得到最优结果下的转子结构参数；对优化后的转子进行应力分析，验证其机械强度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种同步磁阻电机转子优化设计方法，该方法以人工神经网络建模的方式建立待优化转子参数与电机性能关系的模型，对上述模型采用遗传算法进行优化，从而得到使电机性能最优的转子结构参数，最后验证优化后转子的机械强度。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种同步磁阻电机转子优化设计方法，包括如下步骤：

(1)确定电机待优化的转子结构参数x₁、x₂…x_n为初始转子结构参数，根据转子尺寸和形状得到的最小值x_iN与最大值x_jM,需要满足的初始范围为x₁∈(x_1N，x_1M)、x₂∈(x_2N，x_2M)…x_n∈(x_nN，x_nM)；i＝1，2，…n，j＝1，2，…n，其中，n为正整数；

(2)采用人工神经网络建模，确定输入变量和输出变量之间的关系；输入变量为转子结构参数x₁、x₂…x_n，输出变量为电机性能参数；从有限元仿真中选取有效案例，即能够达到一定电机性能的结构参数和仿真结果；利用部分有效案例对人工神经网络模型进行调试，使模型的误差达到一定要求(例如模型误差小于12％)；根据模型进一步缩小待优化转子结构参数取值范围x′₁∈(x′_1N,x′_1M)、x′₂∈(x′_2N,x′_2M)…x′_n∈(x′_nN,x′_nM)，其中：

(3)采用遗传算法对模型进行优化，得到使电机性能(转矩大小，转矩脉动或功率因数等)最优的转子结构参数x″₁、x″₂…x″_n，用有限元仿真验证优化结果。