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    一種改善永磁同步電機(jī)性能的多目標(biāo)優(yōu)化方法

    2019-02-25 02:23:30王明星王愛元李軼華莊石榴
    微特電機(jī) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:同步電機(jī)永磁徑向

    王明星,王愛元,李軼華,莊石榴

    (上海電機(jī)學(xué)院,上海 201306)

    0 引 言

    在設(shè)計(jì)電機(jī)時(shí),為了在一定程度上提高永磁電機(jī)的效率,通常對永磁電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[1-2],但這些參數(shù)在影響永磁電機(jī)效率的同時(shí)也會(huì)影響永磁電機(jī)的噪聲值[3-4]。因此,在保證電機(jī)轉(zhuǎn)矩一定的情況下,對永磁電機(jī)的效率和噪聲同時(shí)進(jìn)行優(yōu)化,具有重要的實(shí)際意義。

    1 永磁同步電機(jī)噪聲的求解過程

    永磁同步電機(jī)噪聲計(jì)算涉及到三個(gè)場的耦合[5],在ANSYS Maxwell中,利用該電機(jī)全模型,計(jì)算定子內(nèi)表面徑向磁拉力,將其作為激勵(lì)源耦合到ANSYS Mechanical中進(jìn)行該電機(jī)三維定子諧響應(yīng)分析,然后將諧響應(yīng)分析結(jié)果作為激勵(lì)源耦合到ANSYS Mechanical ACT中進(jìn)行三維聲場分析。變頻器供電的永磁電機(jī)噪聲頻率主要分布在開關(guān)頻率及其倍頻附近[6],考慮到計(jì)算內(nèi)存,選取頻率范圍為0~10 kHz,其中開關(guān)管的頻率3 kHz,所以噪聲在3 kHz,6 kHz,9 kHz處表現(xiàn)得最明顯。為了便于算法的優(yōu)化,本文選取6 kHz處的噪聲值作為后續(xù)的一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。

    2 永磁同步電機(jī)效率的求解過程

    參考現(xiàn)有的永磁電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù),將其確定為電機(jī)初始參數(shù)值,然后通過ANSYS Maxwell軟件對電機(jī)進(jìn)行建模,電機(jī)采用PWM供電,開關(guān)管頻率為3 kHz。通過軟件計(jì)算永磁電機(jī)轉(zhuǎn)矩平均值,結(jié)合電機(jī)的轉(zhuǎn)速,從而求出永磁電機(jī)的輸出功率;利用軟件求出永磁電機(jī)的鐵耗,然后根據(jù)該電機(jī)的規(guī)格乘以鐵耗修正系數(shù),得到最后的鐵耗值;利用軟件求出永磁體的渦流損耗;機(jī)械損耗按該電機(jī)規(guī)格由經(jīng)驗(yàn)值所得;計(jì)算定子繞組的銅耗,最后將損耗與輸出功率相加得到電機(jī)的輸入功率,從而計(jì)算電機(jī)的效率。

    3 參數(shù)優(yōu)化過程

    3.1 初始參數(shù)的計(jì)算

    本文采用ANSYS分析軟件對永磁同步電機(jī)進(jìn)行噪聲和效率分析,采用4極24槽,功率為550 W的小功率永磁同步電機(jī)作為算例,額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,主要參數(shù)如表1所示。

    表1 永磁同步電機(jī)的初始參數(shù)值

    結(jié)合 ANSYS Maxwell軟件,計(jì)算電機(jī)內(nèi)部各初始損耗:鐵耗為12.53 W,銅耗為88 W,永磁體上的渦流損耗為2.1 W,機(jī)械損耗為12 W,初始效率為85%。

    結(jié)合ANSYS Workbench軟件,計(jì)算電機(jī)噪聲初始值。由于永磁電機(jī)的噪聲值主要分布在開關(guān)頻率及其倍頻附近,選取頻率范圍為0~10 kHz,測取6 kHz處的電機(jī)噪聲值約為51.5 dB( 如圖1所示),根據(jù)新版GB10069.3-2008《旋轉(zhuǎn)電機(jī)噪聲測定方法及限制 第3部分:噪聲限制》的介紹,該規(guī)格電機(jī)噪聲值應(yīng)在50 dB左右,因此算例噪聲值符合規(guī)定值。其中圖2和圖3分別是電機(jī)初始時(shí)定子內(nèi)表面的徑向磁拉力和等效應(yīng)力。

    圖1 初始時(shí)聲場分析的SPL

    圖2 初始定子內(nèi)表面的徑向磁拉力

    圖3 電機(jī)的初始等效應(yīng)力

    3.2 數(shù)據(jù)樣本的建立

    此過程的建立是為后面支持向量機(jī)的擬合提供樣本空間。數(shù)據(jù)樣本由5個(gè)設(shè)計(jì)變量(磁極厚度、極弧系數(shù)、槽深、磁極偏心距、槽口寬度)、2個(gè)目標(biāo)函數(shù)(效率和噪聲)和1個(gè)約束條件(電機(jī)轉(zhuǎn)矩)組成,每個(gè)設(shè)計(jì)變量取5個(gè)值,共3 125個(gè)數(shù)據(jù)。為了抽取具有代表性的樣本數(shù)據(jù),采用正交試驗(yàn)法對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行收集。

    本文中5個(gè)因素的取值范圍分別為磁極厚度1.5 ~3.5 mm,極弧系數(shù)0.6~0.72,槽深5~8 mm,磁極偏心距1~5 mm,槽口寬度2~4.5 mm。根據(jù)因素和水平的個(gè)數(shù),選取L25(56)的正交試驗(yàn)表,各因素所對應(yīng)的水平如表2所示。

    表2 因素水平表

    3.3 數(shù)學(xué)模型的建立

    支持向量機(jī)(以下簡稱SVM)是一種針對有限數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的新型學(xué)習(xí)方法,主要有兩大應(yīng)用:函數(shù)擬合和數(shù)據(jù)分類。本文主要利用其函數(shù)擬合功能,利用高斯徑向基核函數(shù)求解約束條件和目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型[7],為下面粒子群多目標(biāo)優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。

    SVM函數(shù)擬合功能的原始方程式:

    (1)

    式中:n代表SVM的個(gè)數(shù),本文為25個(gè);ωi代表SVM的系數(shù),保存在程序結(jié)果model.coef里面;K(xi,x)=exp(-γ‖xi-x‖)2,其中‖xi-x‖為二范數(shù)距離,xi=model.svs(i,:),表示支持向量(1×5的行向量),全部向量保存在程序結(jié)果的model.svs里面,x是待預(yù)測向量(1×5的行向量);b*是偏置系數(shù)。從式(1)中可以看出,欲想得到3個(gè)數(shù)學(xué)模型,需要編寫程序求出高斯徑向基核函數(shù)、偏置系數(shù)及高斯徑向基核函數(shù)的系數(shù)。本文采用libsvm工具箱分別把3個(gè)數(shù)學(xué)模型的25組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,另外取20組不同的數(shù)據(jù)作為測試集,通過交叉驗(yàn)證的方法[8],求取3個(gè)未知參數(shù)。

    將程序結(jié)果中的model值代入到式(1)中,得到約束條件和兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,SVM的模型預(yù)測數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)之間的對比如圖4所示。從圖4中可以看出,預(yù)測值與真實(shí)值變化趨勢基本一致,說明3個(gè)數(shù)學(xué)模型擬合有效。

    (a) 效率擬合曲線

    (b) 噪聲擬合曲線

    (c) 轉(zhuǎn)矩?cái)M合曲線

    3.4 粒子群多目標(biāo)優(yōu)化

    在實(shí)際工程優(yōu)化問題中,多數(shù)問題是多目標(biāo)優(yōu)化問題,本文利用粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法,在電機(jī)轉(zhuǎn)矩一定的條件下實(shí)現(xiàn)對效率和噪聲的尋優(yōu)[9-10]。粒子群多目標(biāo)優(yōu)化與單目標(biāo)優(yōu)化一樣,都需要不斷更新粒子的速度和位置,其速度和位置公式如式(2)、式(3)所示。

    (2)

    (3)

    ωk是動(dòng)態(tài)變化的,假設(shè)K為迭代總次數(shù),則第k次迭代時(shí)的慣性權(quán)重:

    (4)

    式中:ωmax和ωmin分別為迭代前已設(shè)置好的最小值和最大值。

    式(3)中ωk的值對尋優(yōu)能力有較大的影響。粒子群尋優(yōu)算法分為全局搜索和局部搜索,當(dāng)全局搜索能力較強(qiáng)時(shí),其算法收斂速度較快;當(dāng)局部搜索能力較強(qiáng)時(shí),其算法收斂精度較高,而較大的ωk值有利于前者,較小的ωk值有利于后者。式(4)中對ωk的處理可以同時(shí)兼顧這兩種情況,搜索能力得到加強(qiáng)。優(yōu)化后的結(jié)果如圖5所示,圖5中每個(gè)實(shí)心點(diǎn)都代表一個(gè)非劣解,非劣解構(gòu)成了Pareto面。從圖5中可以看出,各個(gè)非劣解分布較為均勻,并且Pareto面前端形狀良好。

    圖5 非劣解空間分布

    從圖5中可以看出,優(yōu)化得到的不是最優(yōu)解,而是一個(gè)非劣解集,需要從非劣解集中根據(jù)實(shí)際問題選擇需要的解[11]。本文從圖5中選擇,3組形狀良好的Pareto前端進(jìn)行比較,每組選擇2個(gè)點(diǎn),將6個(gè)值代入到軟件中進(jìn)行計(jì)算,與粒子群優(yōu)化(以下簡稱PSO)尋優(yōu)的結(jié)果進(jìn)行對比,如表3所示。

    綜合考慮后選取(3.5,0.63,5,5,3.8)為實(shí)際問題的最優(yōu)解,此時(shí)電機(jī)的各種損耗:鐵耗12 W,銅耗60 W,永磁體渦流損耗2.23 W,機(jī)械損耗12 W,效率為86.5%,噪聲值為46.5 dB。與初始時(shí)的效率和噪聲相比,性能得到改善。噪聲值變化曲線如圖6所示,圖7和圖8分別是優(yōu)化后電機(jī)定子內(nèi)表面的徑向磁拉力和等效應(yīng)力。

    表3 有限元計(jì)算和PSO計(jì)算結(jié)果對比表

    圖6 優(yōu)化后聲場分析的SPL

    圖7 優(yōu)化后定子內(nèi)表面的徑向磁拉力

    圖8 優(yōu)化后電機(jī)的等效應(yīng)力

    4 結(jié) 語

    本文從影響永磁同步電機(jī)效率和噪聲的主要參數(shù)出發(fā),通過利用具有約束條件(保證電機(jī)轉(zhuǎn)矩一定)的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法對電機(jī)的效率和噪聲進(jìn)行優(yōu)化。

    在優(yōu)化過程中,首先利用正交試驗(yàn)法為SVM的擬合選取數(shù)據(jù)樣本,然后利用SVM求解約束條件和兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型,最后在保證電機(jī)轉(zhuǎn)矩足夠的條件下,利用粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法對效率和噪聲進(jìn)行尋優(yōu)。最后依次將最優(yōu)解的有限元計(jì)算值與PSO優(yōu)化值以及電機(jī)初始值進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)效率和噪聲均得到改善,說明研究具有一定的實(shí)際意義。

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