CN108073755A - 电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法 - Google Patents

电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法，依据低速电动汽车的设计指标计算得到所需开关磁阻电机的额定电压，额定转速和额定功率，通过额定参数设计开关磁阻电机的本体结构参数的取值范围，通过田口‑鸡群融合算法结合电动汽车的推进系统的设计指标(最高车速v max 、原地加速时间t 0、超车加速时间t 1、最大爬坡度C max )以及电机的转矩脉动系数β，通过低速电动汽车平衡方程和开关磁阻电机本体设计软件搭建了低速电动车推进系统仿真系统，并利用MATLAB、Python和有限元分析软件FLUX等软件对低速电动车推进系统进行了多目标优化设计。本发明能实现对低速电动汽车开关磁阻电机推进系统的快速、准确的多目标优化设计，具有良好的工程应用价值。

Description

电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法
技术领域
本发明涉及一种电动车驱动系统的多目标优化方法，尤其是一种适用于低速电动汽车的开关磁阻电机驱动系统的多目标优化方法。
背景技术
随着化石能源日益紧张以及环境污染日益严重，电动汽车因其高效节能，低排放或零排放重新获得生机，其中纯电动汽车也受到了人们的广泛重视。目前，在我国东部和中部省份，悄然出现了一类车体较小、配置较低的低速纯电动汽车。由于购置成本、维护成本和使用成本较低，与我国广大群众的消费水平相吻合，且能够满足部分出行需求，颇受消费者的欢迎，形成了一定的市场规模，该市场还在快速发展。2013年低速纯电动汽车的全国产量已经超过 20万辆，2014年、2015年产销量又有大幅度提升。2016年12月，低速电动车标准工作组在北京召开会议，会议上针对目前低速电动车市场的混乱发展现状，强调了制定标准的急迫性。
开关磁阻电机因其可靠性高，起动转矩大、结构简单、无稀土金属，坚固耐用等特点，决定论其适用于低速电动汽车的推进系统。同时电机转子上无绕组，因而转子无铜损，大部分损耗来自于定子有利于散热；相比于永磁电机，没有永磁体，成本低，没有去磁风险，能应用于恶劣环境中。由于电动车的最高车速核算需要开关磁阻电机的转矩-转速曲线和汽车的阻力-速度曲线，并且一般情况下最高车速对应在开关磁阻电机的高速恒功率调速区域，传统设计方法中通常采用静态电机驱动力-汽车行驶阻力平衡图的方式加以验证，不能反映汽车启动行驶中的动态过程。
发明内容
本发明的目的是针对已有技术中存在问题，提供一种低速电动汽车的开关磁阻电机推进系统的设计策略和多目标优化方法。
本发明一种电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法：
根据低速电动汽车转矩平衡方程：
式中：为驱动力；Gfcosα为滚动阻力；为空气阻力；Gsinα为坡度阻力；为加速阻力；Tq为电机输出转矩；ηt为预估传动系统总效率；rr为轮胎滚动半径G为重力；f为滚动摩擦力；ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；α为路面倾斜角度；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；vair为汽车与空气的相对速度；δ为系统的旋转质量换算系数；m为整车总质量；v为电动车车速。
结合基于高阶多项式磁链模型的开关磁阻电机建模方法搭建电动汽车的动态仿真系统。根据低速电动汽车的推进系统的多目标优化函数：
计算出多目标优化值，式中：vmax为最高车速，Cg为最大爬坡度，H为能量利用率，β为转矩脉动系数，t0为原地加速时间，t1为超车加速时间，w1、w2、w3、w4、w5、w6为权重系数。
根据动态仿真系统和田口算法得到推进系统的最高转速、加速时间的倒数、最高爬坡度、能量利用率和转矩脉动系数的倒数，并将其中的最大值取为各个优化目标的基值，记为vb、 1/t1b、1/t0b、Cb、Hb和1/β0b，则适应度函数为
根据动态仿真系统和多目标优化函数结合田口算法和鸡群优化算法，利用MATLAB、 Python和有限元分析软件FLUX对低速电动车推进系统进行了多目标优化设计，依据低速电动车推进系统指标，优化得到开关磁阻电机的最终尺寸。
有益效果：本发明公布了一种电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法。所述的设计策略为根据低速电动汽车的设计指标计算得到所需开关磁阻电机的额定电压，额定转速和额定功率，并结合田口算法和鸡群优化算法利用MATALB、Python和有限元分析软件FLUX 等软件对低速电动车推进系统进行了多目标优化设计。本发明能实现对低速电动汽车开关磁阻电机推进系统的快速、准确的多目标优化设计，具有良好的工程应用价值。
附图说明
图1是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机额定参数和本体尺寸计算流程图；
图2是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机动态仿真系统搭建流程图；
图3是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机田口-鸡群融合算法流程图；
图4是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机的田口-鸡群融合算法适应度函数值变化曲线；
图5是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机的田口-鸡群融合算法优化参数归一化值变化曲线；
图6是本发明应用于低速电动汽车推进系统的开关磁阻电机的多目标优化软件流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一个实施例作进一步的描述：
如图1，根据低速电动汽车的设计指标计算得到所需开关磁阻电机的额定电压，额定转速和额定功率。根据开关磁阻电机额定参数利用开关磁阻电机的工程设计经验计算出开关磁阻电机的本体尺寸范围。
例如选择山东环宇车业生产的QQ款车型进行车体参数核定，低速纯电动车的基本参数如表1所示，表中不仅包含了常规汽车的基本参数也包含了针对低速纯电动车所用电机的基本要求：
表1低速纯电动车设计基本参数
电动车运动阻力所消耗功率有滚动阻力功率(与路面、轮胎花纹和车速有关)，空气阻力功率(高速时该功率较大)、坡度阻力功率和加速阻力功率(与汽车的总质量有关)，则有电动车的功率平衡方程：
式中：Pe为电机的额定功率；v为电动车车速；ηt为推进系统总效率；Ff为电动车行驶中的滚动阻力；Ff为空气阻力；Fi为坡度阻力；Fj为加速阻力；G为重力；α为路面的倾斜度；f为滚动阻力系数；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；ρair为空气的密度；vair为汽车与空气的相对速度；Cg为爬坡度；δ为系统的旋转质量换算系数；m为整车总质量。
考虑到纯电动车经常在较高车速的状态下运行，因此，纯电动车所需驱动电机的额定功率应按照最高车速的时候加以验证。此时电动车的爬坡度Cg＝0，加速度dv/dt＝0，将表1中电动车的基本参数代入到电动车的功率平衡方程(1)计算得到功率为3353.6W，考虑到电机的设计裕量以及国家对电机功率等级的要求，驱动电机的额定功率设为3.6kW。
将电动车的车速，变速器的传动比以及车轮的滚动半径代入到式：
计算出在给定车轮的滚动半径的电机转速。式中：rr为车轮滚动半径。
通过可得驱动电机的最高转速nmax为7234.1r/min，ne为2411.4r/min，考虑到胎压变化对车轮的滚动半径影响，将电机的额定转速ne设置为2500r/min。
驱动电机的转矩-转速-功率关系：
T＝9.55P/n (3)
根据式(3)可得其额定转矩为28.5N·m。因此，驱动电机的具体的额定参数如表2所示。
表2驱动电机额定参数
同时，在爬坡度为0.16，车速为20km/h，加速为0时，低速电动车所需驱动电机的电磁转矩为33.3938N·m，小于13.8×2.5＝34.38N·m，进而满足了电动车最高爬坡度的要求。
经过工程设计方法得到的SRM的原始尺寸范围如表3：
表3 SRM的原始尺寸范围
通过开关磁阻电机本体结构参数利用有限元仿真软件FLUX得到电机的磁链-电流-位置曲线。如图2，根据低速电动汽车平衡方程：
式中：为驱动力；Gfcosα为滚动阻力；为空气阻力；Gsinα为坡度阻力；为加速阻力；Tq为电机输出转矩。
并结合基于非线性磁链模型的开关磁阻电机建模方法利用MATLAB/SIMULINK搭建电动汽车的动态仿真系统。
选择电动汽车的推进系统的优化目标最高车速vmax、原地加速时间t0、超车加速时间t1、最大爬坡度Cmax、能量利用率H和电机的转矩脉动系数β。
采用权函数法对Pareto多目标优化问题进行处理，该方法的主要思想是对所要优化的目标函数进行加权求和，从而转化为单目标优化问题，使问题得以简单化处理，低速电动汽车的推进系统的多目标优化函数：
计算出多目标优化值，式中：vmax为最高车速，Cmax为最大爬坡度，H为能量利用率，β为转矩脉动系数，t0为原地车速的加速时间，t1为超车加速时间，w1～8为权重系数。其中wi>0，每个wi都有与之相对的一个目标函数，wi>0的大小决定了其在多目标优化问题中的地位。式中：w1、w2、w3、w4、w5、w6为不同的权重系数。w1、w2、w3、w4、w5、w6权重系数可采用分层分析法加以确定。不同优化指标的判断矩阵如表4所示。
表4不同优化指标的判断矩阵
通过计算，各个指标的权重系数如表5：
表5各指标权重系数
开关磁阻电机的铁心长度、定转子几何尺寸、气隙、磁密、定子轭厚、定转子极弧等为独立优化变量。若选择较多的变量作为该优化问题的设计变量，那么需要考虑各个变量参数对于电机整体及目标函数的影响，增加了计算难度。因此，对于设计变量的选择通常不宜过多，应尽可能选择对优化目标影响较大的参数作为设计变量，从而达到更好更高效的优化目的。选择定子极弧Bs、转子极弧Br，气隙g和转子半径Rr作为优化变量。
约束条件通常是指在优化问题时所必须满足的对实际问题的限制条件。对于开关磁阻电机，定转子极弧重叠角的改变，使得磁阻也发生改变，导致电机具有较大的转矩脉动，定转子极弧的值越小，越有利于降低转矩脉动。因此，定转子极弧应能保证电机的运行性能。同时考虑到制作水平的限制气隙g大于0.4mm，定子极弧Bs和转子极弧Br大于15°并且定子极弧Bs小于转子极弧Br。
优化流程如图3，田口-鸡群融合优化算法的具体实现流程如下：
Step 1：根据变量的数量选择合适的正交实验表，结合具体问题设计合适的适应度函数；
Step 2：计算得到变量的水平值，得到变量的正交水平值表，记水平值表的行数为N，因而构建了由N只鸡构成的种群，并分配好该种群中公鸡，母鸡和小鸡的个数；
Step 3：进行实验得到适应度函数值，计算信噪比并构造响应表，且将种群代数设置为0；
Step 4：判断是否达到重构鸡群等级秩序的条件。若是，则重构等级秩序，否则继续执行；
Step 5：根据变量的水平值数量选择公鸡的个数，按照构造响应表建立鸡群的等级体系；
Step 6：按照公鸡数目划分不同的种群，并在群内设置公鸡，母鸡和小鸡母子的关系；
Step7：更新公鸡、母鸡和小鸡在种群中的位置；
Step 8：计算新状态下鸡群的构造响应表。若新响应表优于旧响应表则更新，否则不更新；
Step 9：更新种群代数，判断是否达到最大迭代次数。如果是，算法终止；否则返回Step4。
转子外径、定子极弧、气隙和转子极弧等优化变量各自选择4个水平值，如表6所示。
表6优化变量的水平值
根据选择的优化变量四个水平值和正交实验表的设计准则，确定正交表，如表7所示。
表7正交表OA(16,4,4)
根据正交表进行第一实验，如表8所示。继而得到对应的最高转速、加速时间的倒数、最高爬坡度、能量利用率和转矩脉动系数的倒数，并将其中的最大值取为各个优化目标的基值，记为vb、1/t1b、1/t0b、Cb、Hb和1/β0b，则适应度函数可以取作下式：
适应度函数的信噪比可以表示为：
SNR＝20lg(F) (7)
表8实验表
求出每个优化变量的四个水平值的平均信噪比：
则构造的响应表如表9：
表9响应表
通过信噪比可以组成两个鸡群，两个头公鸡分别随机占领四个变量的最优水平值和次优水平值的位置。每个公鸡有两个母鸡跟随，这四个母鸡随机占领其余水平值中最好的位置，其余的位置分别随机分给剩余的十个小鸡，并将其随机的等分到两个鸡群中，每个母鸡即可随机分到二到三个小鸡。因此，鸡群的等级制度构建完成，随之种群中每个鸡的位置也得以确定。然后，种群中的母鸡其头公鸡位置运动，小鸡向其所属的母鸡和所属群的头公鸡位置运动，两个头公鸡向彼此位置运动，故而完成种群的位置更新，进入下一次迭代计算。
有较好头公鸡适应度函数变化如图4所示。从图4中可知，适应度函数在迭代次数为10的位置收敛，最终的收敛值为1.0394。迭代过程中转子外径、定子极弧、气隙和转子极弧等优化参数的变化趋势如图5所示。
依据低速电动车推进系统指标的优化得到的开关磁阻电机的最终尺寸如表10所示。
表10开关磁阻电机的最终尺寸
如图6利用MATLAB、Python和有限元分析软件FLUX等软件搭建了基于推进系统指标的多目标优化自动化系统。其中FLUX软件计算出非线性磁链模型，MATLAB负责电动车的动态仿真，Python负责计算多目标优化函数计算同时实现系统的自动化。

Claims (1)

1.本发明公开的一种电动车开关磁阻电机系统多目标优化设计方法，其特征在于：
根据低速电动汽车转矩平衡方程：
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式中：为驱动力；Gfcosα为滚动阻力；为空气阻力；Gsinα为坡度阻力；为加速阻力；Tq为电机输出转矩；ηt为预估传动系统总效率；rr为轮胎滚动半径G为重力；f为滚动摩擦力；ig为变速器传动比；i0为主减速器传动比；α为路面倾斜角度；CD为空气阻力系数；A为迎风面积；vair为汽车与空气的相对速度；δ为系统的旋转质量换算系数；m为整车总质量；v为电动车车速。
并结合基于高阶多项式磁链解析模型的开关磁阻电机建模方法搭建电动汽车的动态仿真系统。
根据低速电动汽车的推进系统的多目标优化函数：
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计算出多目标优化值，式中：vmax为最高车速，Cg为最大爬坡度，H为能量利用率，β为转矩脉动系数，t0为原地加速时间，t1为超车加速时间，w1、w2、w3、w4、w5、w6为权重系数。
根据动态仿真系统和田口算法得到推进系统的最高转速、加速时间的倒数、最高爬坡度、能量利用率和转矩脉动系数的倒数，并将其中的最大值取为各个优化目标的基值，记为vb、1/t1b、1/t0b、Cb、Hb和1/β0b，则适应度函数为
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根据动态仿真系统和多目标优化函数结合田口算法和鸡群优化算法，利用MATLAB、Python和有限元分析软件FLUX对低速电动车推进系统进行了多目标优化设计，依据低速电动车推进系统指标，优化得到开关磁阻电机的最终尺寸。
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Effective date of registration: 20211217

Granted publication date: 20210402

Pledgee: Yantai financing guarantee Group Co.,Ltd.

Pledgor: YANTAI XIANWEI ELECTROMECHANICAL Co.,Ltd.

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