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雙層分段內(nèi)嵌式永磁同步電動機的電磁轉(zhuǎn)矩優(yōu)化

2017-05-02 07:35:37上官璇峰孫澤亞
微特電機 2017年5期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化

上官璇峰,孫澤亞,王 秋,楊 帥

(1.河南理工大學(xué),焦作 454000;2.國網(wǎng)新疆電力公司昌吉供電公司,新疆 昌吉 831100)

0 引 言

永磁同步電動機以其結(jié)構(gòu)簡單、功率密度大、效率高等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于航空航天、風(fēng)力發(fā)電、電動汽車等領(lǐng)域。然而永磁電機也受到轉(zhuǎn)矩波動以及由其產(chǎn)生的噪聲,運行不平穩(wěn)等問題的困擾。為了解決這些問題,很多學(xué)者在抑制永磁電機轉(zhuǎn)矩波動方面做了很多的分析和研究,其中有利用定子斜槽或轉(zhuǎn)子斜極[1]的,有改變隔磁槽形狀尺寸的[2-3],也有采用優(yōu)化永磁體的極弧系數(shù)[4]的。其中斜極或斜槽設(shè)計增加電機加工難度的同時,也使繞組線圈漏感增加從而降低了平均轉(zhuǎn)矩;而且文獻[1-4]的優(yōu)化過程使用解析法與有限元仿真相結(jié)合,計算分析過程較為復(fù)雜。文獻[5-9]采用田口方法、響應(yīng)曲面法、遺傳算法等優(yōu)化算法優(yōu)化電機轉(zhuǎn)矩,通過改變電機的結(jié)構(gòu)尺寸來優(yōu)化電機性能,這種方法避免了電機結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化,減少了復(fù)雜的計算,較為簡便有效。但應(yīng)用此類方法對雙層分段內(nèi)嵌式永磁電機進行優(yōu)化的文章相對較少。本文選取了4個可能對電機轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動有關(guān)的影響因子,將田口方法、響應(yīng)曲面法和遺傳算法結(jié)合起來優(yōu)化雙層分段內(nèi)嵌式永磁電機的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動。仿真結(jié)果驗證了該方法的正確性。

1 基于田口方法的電機結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

雙層分段內(nèi)嵌式永磁電機(3相8極)轉(zhuǎn)子一極截面如圖1所示。本文選取兩層永磁體的極弧系數(shù)αp1,αp2, 永磁體埋入深度h和永磁體與永磁體槽長度之比l1/l24個參數(shù)為初選變量。初選變量數(shù)值如表1所示。若使用傳統(tǒng)方法,對于4變量3水平的實驗設(shè)計,需要有34種結(jié)果;若直接使用響應(yīng)曲面法,并采用響應(yīng)曲面法全因子設(shè)計方案,則需針對不同的變量組合設(shè)計25組樣本進行分析,建模仿真耗費大量時間。現(xiàn)先采用田口方法對優(yōu)化過程做簡化處理。

圖1 多層分段內(nèi)嵌式永磁電機轉(zhuǎn)子一極截面圖

田口方法是以概率論和數(shù)理統(tǒng)計作為理論基礎(chǔ),通過正交表來挑選試驗參數(shù)和安排試驗的方法。主要優(yōu)點是能以較少的試驗數(shù)量和實驗數(shù)據(jù)得出較為理想的參數(shù)組合設(shè)計。以4變量3水平田口方法的正交表L9(34)建立實驗組,只需進行9次試驗,便可分析出不同參數(shù)變量改時電機性能指標(biāo)的變化趨勢。轉(zhuǎn)子參數(shù)變量及影響因子取值如表2所示,由表2建立的試驗矩陣及其轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)矩波動求解結(jié)果如表3所示。

表1 轉(zhuǎn)子優(yōu)化參數(shù)初值

表2 轉(zhuǎn)子優(yōu)化參數(shù)及其影響因子取值

表3 試驗矩陣及其有限元分析結(jié)果

由式(1)計算轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)矩波動的平均值,T=92.47,Tr=7.42。

(1)

i為表3中的序,n=9。然后計算出每個參數(shù)變量在影響因子i作用下對應(yīng)轉(zhuǎn)矩或轉(zhuǎn)矩波動的平均值。如式(2)為計算αp2在影響因子2作用下產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩平均值:

(2)

式中:Ta(4),Ta(5),Ta(6)分別為表3中試驗序號為4,5,6的Ta值。計算結(jié)果如表4所示。

表4 各個性能指標(biāo)平均值

將表4中數(shù)據(jù)稍作整理即可得出各參數(shù)對電機最大轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動幅值的影響如圖2、圖3所示。由表4和圖2、圖3可知,隨著l1/l2的增大,轉(zhuǎn)矩Ta逐漸增大而轉(zhuǎn)矩波動Tr逐漸減小,顯然l1/l2的取值應(yīng)取在該參數(shù)的取值范圍上限0.8;αp2取值0.33時,電機轉(zhuǎn)矩最大而轉(zhuǎn)矩波動最小。對于αp1和h來說,不能從圖中明顯看出兩參數(shù)取何值能同時滿足轉(zhuǎn)矩最大化和轉(zhuǎn)矩波動最小化2個要求。

(a)αp1

(b)αp2

(c)l1/l2

(d)h

圖2各參數(shù)對電機最大轉(zhuǎn)矩的影響

(a)αp1

(b)αp2

(c)l1/l2

(d)h

圖3各參數(shù)對電機轉(zhuǎn)矩波動幅值的影響

電機的轉(zhuǎn)矩波動Tr是一個相對值,不能單純以轉(zhuǎn)矩波動絕對值最小來進行優(yōu)化,使用轉(zhuǎn)矩波動百分比σ=Ta/Tr更加合適。

對于αp1和h以及σ,本文采用響應(yīng)曲面法與遺傳算法結(jié)合對其進行優(yōu)化。

2 基于響應(yīng)曲面法與遺傳算法的電機結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

2.1 轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動響應(yīng)面方程的確定

響應(yīng)曲面法[10]最早由Box和Wilson提出,是一種結(jié)合了數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計分析,用來提高、改進和優(yōu)化未知系統(tǒng)及過程的工具。

對于永磁電機來說,極弧系數(shù)αp1的改變使得相鄰永磁體邊端磁通密度函數(shù)畸變程度不同,永磁體埋入深度h的改變會很大程度上引起電機主磁路磁阻的改變,從而使氣隙磁通密度函數(shù)產(chǎn)生相應(yīng)變化,電機轉(zhuǎn)矩也將受到影響;同時αp1,h的改變對電機電樞反應(yīng)的影響也很大。較為復(fù)雜的轉(zhuǎn)子拓撲結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)子鐵心各部分飽和程度的差別使得應(yīng)用解析法求解響應(yīng)與自變量之間關(guān)系十分困難且精度很難達到要求。本文采用響應(yīng)曲面法和有限元分析相結(jié)合求解參數(shù)變量與轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動之間的關(guān)系。

為了保證響應(yīng)面的預(yù)測精度,本文采用式(3)的二階函數(shù)來近似建立數(shù)學(xué)模型:

式中:β為回歸系數(shù);ε為擬合誤差;y為系統(tǒng)的響應(yīng)。

有很多方法用來擬合二次響應(yīng)曲面[10],中心復(fù)合表面設(shè)計(CCF)以其實驗設(shè)置與操作簡單,因子水平相比中心復(fù)合設(shè)計(CCD)較少,且所有試驗點都不超過立方體邊界的特性在實際中被廣泛應(yīng)用。出于理論分析的考慮[10],我們首先將原始的自變量數(shù)值進行一線性變換(代碼轉(zhuǎn)換),將自變量的高,低水平和中心點分別用1,-1,0來表示。則CCF的整個實驗可由以下3種試驗點構(gòu)成:

(1)立方體點,各點坐標(biāo)皆為1或-1,是實驗設(shè)計中全因子實驗的組成部分。如圖4中C1,C2,C3,C4。

圖4 二因子中心復(fù)合表面設(shè)計合成示意圖

(2)軸點,一坐標(biāo)為±1,另一坐標(biāo)為0。如圖4中A1,A2,A3,A4。

(3)中心點,坐標(biāo)為(0,0)。

試驗設(shè)計總試驗次數(shù)由式(4)表示。

n=2k+2k+N

(4)

k為變量因子個數(shù),本節(jié)k=2。等式右邊第一項為全因子試驗點數(shù),第二項為軸點數(shù),第三項為中心點數(shù)。

表5為圖4中9個試驗點的設(shè)計變量組合,由于設(shè)置中心點是為了保證整個實驗區(qū)域內(nèi)的預(yù)測值都有一致均勻的精度,而本實驗響應(yīng)結(jié)果均由有限元軟件計算,預(yù)測值精度的均勻性可以保證,因此只設(shè)置了一個中心點,而在實際測量中中心點的數(shù)目應(yīng)保證至少為2個點。

表5 CCF設(shè)計變量組合

轉(zhuǎn)矩Ta和轉(zhuǎn)矩波動百分比σ的響應(yīng)曲面方程:

0.011 08h-0.014 06αp1·h

(6)

2.2 基于遺傳算法的電機結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化

本小節(jié)參照上節(jié)由響應(yīng)曲面法求得的轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)矩波動響應(yīng)面式(5)、式(6)設(shè)置適應(yīng)值函數(shù),采用遺傳算法對電機的轉(zhuǎn)矩Ta和轉(zhuǎn)矩波動百分比σ進行全局優(yōu)化,以達到增大轉(zhuǎn)矩減小轉(zhuǎn)矩波動的目的。

遺傳算法的數(shù)學(xué)模型如下式:

(7)

式中:minF(x)是個體適應(yīng)度函數(shù),參考式(5)、式(6)給定,通過其對個體的適應(yīng)度進行評價。G(xi)是種群規(guī)模控制函數(shù),R表示個體取值范圍。

優(yōu)化過程中種群大小M設(shè)為100,進化終止代數(shù)T設(shè)為300,交叉概率Pc設(shè)為0.85,變異概率Pm為默認值。變量取值范圍αp1取[0.71,0.82],h取[8,11]。圖5為種群各代適應(yīng)度函數(shù)的最佳值和平均值。求得最優(yōu)解為當(dāng)αp1=0.799 86,h=9.004

圖5 各代適應(yīng)度函數(shù)的最佳值和平均值

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