一种在线数据驱动的永磁直线电机优化设计

作     者：尹绍杰 林鹏 杨扬戬 朱优优 王威 YIN Shaojie;LIN Peng;YANG Yangjian;ZHU Youyou;WANG Wei

作者机构：浙江大学台州研究院浙江台州318000 

出 版 物：《微电机》 (Micromotors)

年 卷 期：2022年第55卷第7期

页      码：1-5,18页

摘      要：针对电机优化设计是一个非线性度高、强耦合、计算成本高的问题,文中介绍了一种在线数据驱动的电机优化设计方法。该设计方法采用kriging代理模型快速获得电机的近似数学模型,通过期望提高的在线加点策略实现高精度模型,结合多目标粒子群算法最终获得电机多目标优化的Pareto前沿。在线数据驱动的优化设计原始样本少,且能以最少数量的样本加点来改善模型精度,大大减少了计算成本。该法用于一台12槽10极永磁直线电机,结果显示优化的电机较原始其推力波动降低了64%且平均转矩提高了6%,计算周期缩短了60%。此优化设计方法同样适用于其它优化问题,具有一定的参考价值。

主 题 词：永磁直线电机 在线数据驱动 代理模型 期望提高加点 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-6848.2022.07.001

馆 藏 号：203114316...