基于KELM-NSGA-Ⅱ的永磁辅助同步磁阻电机多目标优化方法

作     者：黄朝志 李思颖 刘小波 孙燕文 HUANG Chao-zhi;LI Si-ying;LIU Xiao-bo;SUN Yan-wen

作者机构：江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000 

基　　金：国家自然科学基金(52167005) 江西省自然科学基金(20232BAB204063) 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2025年第25卷第3期

页      码：1065-1074页

摘      要：为提高永磁辅助同步磁阻电机(permanent magnet-assisted synchronous reluctance motor, PMa-SynRM)的输出性能,提出了基于核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)和快速非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm, NSGA-Ⅱ)相结合的外转子PMa-SynRM多目标优化设计方法。首先,对PMa-SynRM转子磁障进行初步设计并分析PMa-SynRM工作原理。其次,通过综合敏感性分析评估每个设计变量对优化目标的影响,选取主要优化参数。然后,以高输出转矩、高效率和低转矩脉动为优化目标,建立基于KELM的代理模型。最后,采用NSGA-Ⅱ进行全局寻优,从NSGA-Ⅱ生成的Pareto前沿中选择最优解,并通过有限元分析进行验证。仿真结果表明:优化后的电机较初始电机平均转矩提高了15.83%,转矩脉动降低了60.27%,且优化后电机效率较初始电机也有所提高,验证了本文优化设计方法的有效性。

主 题 词：永磁辅助同步磁阻电机 KELM 多目标优化 NSGA-Ⅱ 

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

D　O　I：10.12404/j.issn.1671-1815.2402538

馆 藏 号：203157140...