CN110728058A - 一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法 - Google Patents

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吴志刚
汤昊岳
张美巍
曹君慈
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沈稼丰
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Abstract

本发明提供了一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,属于电机技术领域。构建对应涉及非晶合金饱和程度的电机磁路模型,确定电机磁路模型中各优化变量的优化区域;根据电机的实际运行工况,结合电机磁路模型,构建各工况对应的二级优化目标与二级优化函数;根据各工况的运行频率,对各二级优化函数加权累加分析得到一级优化函数;使用智能算法构建基于一级优化函数的一级优化体系,获取全工况最优设计方案。本发明充分考虑了电机运行工况的使用频率,结合非晶合金电磁特性的非线性与易饱和的特点得到了多个工况下最佳性能的电机设计方案,甄选方案集具备全面可观的特点,每一个二级函数都能够量化当前结果的优良程度。

Description

一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法
技术领域
本发明涉及电机技术领域,具体涉及一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法。
背景技术
非晶合金作为一种新型软磁材料,具有优异的高磁导率、高电阻率等特点,将其应用于电机铁心来替代常规硅钢片材料,能够显著降低电机的铁耗、提高电机效率,尤其对于铁耗占主要部分的高频电机应用场合,节能效果更好。但是非晶合金的饱和磁密低,按照传统设计方法容易出现磁饱和现象,导致定子电流增加,进而引起电机效率降低。因此,针对非晶合金的材料特性和对应电机使用工况,研究非晶合金电机优化设计方法至关重要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,以解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案:
本发明提供的一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,包括如下流程步骤:
步骤S110:根据设计要求选定电机定转子结构,构建对应的涉及非晶合金饱和程度的电机磁路模型,确定电机磁路模型中各优化变量的优化区域;
步骤S120:根据电机的实际运行工况,结合所述电机磁路模型,构建各工况对应的二级优化目标;
步骤S130:构建二级优化目标对应的二级优化函数;
步骤S140:根据各工况的运行频率,定义各二级优化目标的权重,对各二级优化函数加权累加得到一级优化函数;
步骤S150:使用智能算法构建基于一级优化函数的一级优化体系,获取全工况最优设计方案。
优选的,所述步骤S110中,所述优化变量包括定子轭高Hs2,定子槽半径rs1,定子齿底宽BT2,定子齿顶宽BT1,槽口宽Bs1,永磁体肋宽Br1,永磁体夹角θ,永磁体宽Br2,永磁体长Br3
优选的,所述步骤S120中,二级优化目标包括:
Figure BDA0002234642310000021
其中,ηk
Figure BDA0002234642310000022
Ik分别表示电机效率、电机功率因数和电机线电流。
优选的,所述二级优化目标中各优化变量的加权因子满足
Figure BDA0002234642310000023
其中,ωik表示第k个二级优化目标中第i个优化变量的加权因子,j为二级优化目标中优化变量的个数。
优选的,步骤S130中,建立各优化目标对应二级优化函数为:
Figure BDA0002234642310000024
优选的,步骤S140中,得到一级优化函数为:
Rf=f1*R1+f2*R2+...+fk*Rk
本发明有益效果:结合电机应用工况给出了新的设计方法,面向对象的实用性较强,优化结果为全局最优。充分考虑了电机运行工况的使用频率,结合非晶合金电磁特性的非线性与易饱和的特点得到了最佳使用性能的电机设计方案。电机优化设计甄选方案集具备全面可观的特点,每一个二级函数都能够量化当前结果的优良程度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法的流程图。
图2为本发明实施例2所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法的流程图。
图3为本发明实施例2所述的电机磁路模型示意图。
图4为图3中A处结构放大图
具体实施方式
下面详细叙述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件和/或它们的组。
在本专利的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本专利和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本专利的限制。
在本专利的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“设置”应做广义理解,例如,可以是固定相连、设置,也可以是可拆卸连接、设置,或一体地连接、设置。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本专利中的具体含义。
为便于理解本发明,下面结合附图以具体实施例对本发明作进一步解释说明,且具体实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域技术人员应该理解,附图只是实施例的示意图,附图中的部件并不一定是实施本发明所必须的。
实施例1
如图1所示,本发明实施例1提供一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,包括如下流程步骤:
步骤S110:根据设计要求选定电机定转子结构,构建对应的涉及非晶合金饱和程度的电机磁路模型,确定电机磁路模型中各优化变量的优化区域;
步骤S120:根据电机的实际运行工况,结合所述电机磁路模型,构建各工况对应的二级优化目标;
步骤S130:构建二级优化目标对应的二级优化函数Rk
步骤S140:根据各工况的运行频率,定义各二级优化目标的权重,对各二级优化函数加权累加得到一级优化函数;
步骤S150:使用智能算法构建基于一级优化函数的一级优化体系,获取全工况最优设计方案。
所述步骤S110中,所选电机定转子结构为常用类型,所述电磁设计模型能够反映非晶合金材料的磁路饱和情况。所述优化变量包括定子轭高Hs2,定子槽半径rs1,定子齿底宽BT2,定子齿顶宽BT1,槽口宽Bs1,永磁体肋宽Br1,永磁体夹角θ,永磁体宽Br2,永磁体长Br3
所述步骤S120中,所述实际运行工况根据电机的应用工况确定,每个工况具有不同的转矩、转速,对应的电机运行状态参量具有显著特点。二级优化目标包括:
Figure BDA0002234642310000051
其中,ηk
Figure BDA0002234642310000052
Ik分别表示电机效率、电机功率因数和电机线电流。
所述二级优化目标中各优化变量的加权因子满足
Figure BDA0002234642310000053
其中,ωik表示第k个工况的二级优化目标中第i个优化变量的加权因子,j为二级优化目标中优化变量的个数。
步骤S130中,所述二级优化变量由一个工况下的特征参数与对应权重构成,所述权重由实际需求确定,建立各优化目标对应二级优化函数为:
Figure BDA0002234642310000054
Rk反映的是优化效果的绝对值,且每一个二级函数最优解对应一套完整的电磁设计方案。
步骤S140中,得到一级优化函数为:
Rf=f1*R1+f2*R2+...+fk*Rk
在步骤S150中,所述智能算法具有普适性,能够完成一般优化任务,且对优化效率无直接要求;所述计及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计体系是根据非晶合金电机的应用来确定电机设计的方法,一级函数对应设计方案不一定是每一个工况下的最优设计方案。
实施例2
如图2所示,本发明实施例2提供一种计及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,包括:
步骤1)非晶合金电机非线性电磁模型建立:根据设计要求选定电机定转子结构,构建计及非晶合金饱和程度的电磁设计模型,确定电机各变量的甄选域。所选电机定转子结构为常用类型,所述电磁设计模型能够反映非晶合金材料的磁路饱和情况。
选定电机定转子结构如图3、4所示,构建计及非晶合金饱和程度的电磁设计模型,可优化变量包括定子轭高Hs2,定子槽半径rs1,定子齿底宽BT2,定子齿顶宽BT1,槽口宽Bs1,永磁体肋宽Br1,永磁体夹角θ,永磁体宽Br2,永磁体长Br3,同时确定电机各变量的优化区域。
步骤2)二级优化目标建立:根据电机的实际运行工况,构建各工况对应的二级优化目标,二级优化目标中各优化变量的加权因子满足
Figure BDA0002234642310000061
其中ωik表示第k个二级优化目标中第i个优化变量,j为二级优化目标中优化变量的个数。所述实际运行工况根据电机的应用工况确定,每个工况具有不同的转矩、转速,对应的电机运行状态参量具有显著特点。
根据电机的实际运行工况构建各工况对应的二级优化目标
Figure BDA0002234642310000062
Figure BDA0002234642310000063
二级优化目标中各优化变量的加权因子为ω11、ω21、ω31、ω12、ω22、ω32、ω13、ω23、ω33,满足ω112131=1、ω122232=1、ω132333=1。
步骤3)二级优化函数建立:建立各工况电磁计算结果与对应二级优化变量的解析函数Rk,Rk的大小能够反应当前工况下电机设计方案的优良程度,在图2中,R0、Rk0为当前工况下电机设计方案的参照值。
建立各工况电磁计算结果与对应二级优化变量的解析函数
Figure BDA0002234642310000064
Figure BDA0002234642310000065
所述二级优化变量由一个工况下的特征参数与对应权重构成,所述权重由实际需求确定,Rk反映的是优化效果的绝对值,且每一个二级函数最优解对应一套完整的电磁设计方案。
步骤4)一级优化函数建立:根据各工况的运行频率,定义各二级优化目标的权重,对各二级优化函数累加分析得到一级优化函数,二级优化目标的加权因子满足
Figure BDA0002234642310000071
其中ωk为第k个二级优化变量的权重,I0为二级优化目标的个数。
根据各工况的运行频率f1、f2、f3,得到一级优化函数Rf=f1*Rk1+f2*Rk2+f3*Rk3
步骤5)非晶合金电机智能优化设计:使用智能算法构建基于一级优化函数的优化体系,完成计及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计体系构建,开始非晶合金电机优化设计,得到全局最优设计方案。
所述智能算法具有普适性,能够完成一般优化任务,且对优化效率无直接要求;所述计及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计体系是根据非晶合金电机的应用来确定电机设计的方法,一级函数对应设计方案不一定是每一个工况下的最优设计方案。
综上所述,本发明实施例所述的方法,结合电机应用工况给出了新的设计方法,面向对象的实用性较强,优化结果为全局最优。充分考虑了电机运行工况的使用频率,结合非晶合金电磁特性的非线性与易饱和的特点得到了最佳使用性能的电机设计方案。电机优化设计甄选方案集具备全面可观的特点,每一个二级函数都能够量化当前结果的优良程度。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,包括如下流程步骤:
步骤S110:根据设计要求选定电机定转子结构,构建对应的涉及非晶合金饱和程度的电机磁路模型,确定电机磁路模型中各优化变量的优化区域;
步骤S120:根据电机的实际运行工况,结合所述电机磁路模型,构建各工况对应的二级优化目标;
步骤S130:构建二级优化目标对应的二级优化函数;
步骤S140:根据各工况的运行频率,定义各二级优化目标的权重,对各二级优化函数加权累加得到一级优化函数;
步骤S150:使用智能算法构建基于一级优化函数的一级优化体系,获取全工况最优设计方案。
2.根据权利要求1所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,所述步骤S110中,所述优化变量包括定子轭高Hs2,定子槽半径rs1,定子齿底宽BT2,定子齿顶宽BT1,槽口宽Bs1,永磁体肋宽Br1,永磁体夹角θ,永磁体宽Br2,永磁体长Br3
3.根据权利要求1所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,所述步骤S120中,二级优化目标包括:
Figure FDA0002234642300000011
其中,ηk
Figure FDA0002234642300000012
Ik分别表示电机效率、电机功率因数和电机线电流。
4.根据权利要求3所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,所述二级优化目标中各优化变量的加权因子满足
Figure FDA0002234642300000013
其中,ωik表示第k个二级优化目标中第i个优化变量的加权因子,j为二级优化目标中优化变量的个数。
5.根据权利要求4所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,步骤S130中,建立各优化目标对应二级优化函数为:
Figure FDA0002234642300000021
6.根据权利要求5所述的涉及磁密饱和的非晶合金电机全工况优化设计方法,其特征在于,步骤S140中,得到一级优化函数为:
Rf=f1*R1+f2*R2+...+fk*Rk
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