CN112688442A - 交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，具体如下：以定子齿肩角顶点为端点，从该端点开始，沿定子齿肩角两侧边按等距离取两点，并以这两点作为内切圆弧的相切点D1和D2，再通过两个相切点D1和D2作齿肩角的内切圆弧，并沿该内切圆弧削去该齿肩角，同时通过调节定子齿极靴斜角高度H_S1，达到降低电机电磁噪声并提高其运行效率的目的。

Description

交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法

技术领域

本发明涉及电机降噪领域，特别涉及一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法。

背景技术

交流牵引电机因具有结构简单坚固、运行可靠、功率大、转速高等系列优点而在众多领域得到了日益广泛的应用。然而电机在运行时会产生较大的噪声，不仅对工作环境与人类健康造成了不利影响，而且限制了其在某些特殊领域的推广应用，因而开展电机降噪研究具有重要意义。

造成交流牵引电机噪声过大的主要因素在于其运行时产生的电磁噪声，为此目前国内外针对如何降低电机电磁噪声开展了广泛研究，并提出了多种可降低其电磁噪声的方法，包括通过更改电机槽配比、采用转子斜槽设计、改变电机气隙长度、改进电机装配工艺、优化电机控制方法等，虽取得了一定的效果，但离实际降噪要求仍有较大的距离。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，具体如下：

以定子齿肩角顶点为端点，从该端点开始，沿定子齿肩角两侧边等距离取两点，并以这两点作为内切圆弧的相切点D1和D2，再通过两个相切点D1和D2作齿肩角的内切圆弧，并沿该内切圆弧削去该齿肩角，并调节定子齿极靴斜角高度H_S1；确定内切圆弧的相切点D1和D2和定子齿极靴斜角高度H_S1的具体步骤如下：

1)根据交流牵引电机定子齿肩的结构尺寸确定内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的取值范围；

2)在步骤1)所确定的取值范围内，针对内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度分别按一定间距依次选取n组数据；

3)根据步骤2)所确定的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行有限元分析，得到相应的电机电磁噪声与效率数据；

4)针对步骤3)所得到的电磁噪声和效率以及相应的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行数值拟合，分别得到电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间以及效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系f_s(x,y)和f_e(x,y)；

5)以内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度为优化对象，以电机电磁噪声和效率为优化目标，采用粒子群优化算法对噪声函数f_s(x,y)和效率函数f_e(x,y)进行多目标寻优，得到内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值。

上述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法中，所述步骤4)中所得电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间以及效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系fs(x,y)和fe(x,y)，具体分别为：(1)电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系式为：

f_s(x,y)＝a₀₀+a₁₀x+a₀₁y+a₂₀x²+a₁₁xy+a₀₂y²+a₃₀x³+a₂₁x²y+a₁₂xy²+a₀₃y³+a₄₀x⁴+a₃₁x³y+a₂₂x²y²+a₁₃xy³+a₀₄y⁴

(2)效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系式为：

f_e(x,y)＝b₀₀+b₁₀x+b₀₁y

式中：f_s(x,y)、f_e(x,y)分别为噪声函数和效率函数；x为内切圆弧削角尺寸，y为定子齿极靴斜角高度，且x＜H_S0，y＜H_S1；a₀₀、a₁₀、a₀₁、a₂₀、a₁₁、a₀₂、a₃₀、a₂₁、a₁₂、a₀₃、a₄₀、a₃₁、a₂₂、a₁₃、a₀₄分别为电磁噪声函数的系数，b₀₀、b₁₀、b₀₁分别为效率函数的系数。

上述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法中，所述步骤5)中采用粒子群优化算法对噪声函数f_s(x,y)和效率函数f_e(x,y)进行多目标寻优，具体包括如下步骤：

步骤(1)：初始化粒子群参数：确定种群规模M、存储库大小N、粒子矢量维度D、最大迭代次数k_max、随机初始化粒子位置和速度；

步骤(2)：计算适应度值并更新Pareto集：将各个粒子矢量导入交流牵引电机电磁噪声和效率模型中，获得粒子的适应度值，即交流牵引电机电磁噪声和效率数据，计算个体极值，并将较优的解存入Pareto集中；

步骤(3)：更新个体极值和全局极值：将该粒子的当前适应度值与该粒子的个体极值的适应度值进行比较，如果该粒子的当前适应度值小于该粒子个体极值的适应度值，则该粒子的当前位置成为该粒子新的个体极值；在pareto解集中选取粒子的全局最优极值；

步骤(4)：更新粒子速度和位置；

步骤(5)：判断迭代次数是否达到最大值，如果达到最大值，输出Pareto集，否则返回步骤(2)；

步骤(6)：选择最优解：剔除Pareto解集中效率低于电机初始效率的解，再通过构建决策权重函数计算剩余解的评价值，并根据评价值选出最优解，由此得到内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值。

上述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法中，所述步骤(6)中构建所述决策权重函数g(x,y)，具体为：

g(x,y)＝k₁f_s(x,y)+k₂f_e(x,y)

式中：g(x,y)为决策权重函数；f_s(x,y)、f_e(x,y)分别为噪声函数和效率函数；k₁为噪声函数的权重系数、k₂为效率函数的权重系数，且k₁+k₂＝1。

本发明的有益效果在于：本发明针对交流牵引电机定子齿肩提出采用内切圆弧式削角处理，同时通过调整其定子齿极靴斜角的高度，并采用粒子群优化算法得到其削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值，由此达到了既有效降低了电机电磁噪声，又提升了电机运行效率的目的。

附图说明

图1为本发明获得内切圆弧式削角尺寸和定子齿极靴斜角高度取值方法的流程图。

图2为本发明实施例中的交流牵引电机定子结构示意图。

图3为本发明实施例中的交流牵引电机定子齿部示意图。

图4为本发明实施例中的交流牵引电机定子齿肩内切圆弧式削角示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图2所示，图2为本发明实施例中的交流牵引电机定子结构示意图。图中各序号分别表示：1-定子铁心，2-定子铁心轭部，3-定子铁心齿部。

如图3所示，图3为本发明实施例中的交流牵引电机定子齿部示意图；如图4所示，为本发明实施例中的交流牵引电机定子齿肩削角示意图。结合图3和图4，图中各序号分别表示：4-定子槽口，5-定子齿冠，6-齿肩角顶点，7-齿肩，8-槽口高度H_S0，9-定子齿极靴斜角高度H_S1，10、11-分别为内切圆弧与定子齿肩两侧边的相切点D1和D2，12-内切圆弧半径R，13-内切圆弧的圆心O，14内切圆弧。

本发明实施例保持电机转子结构不变，通过对电机定子铁心齿部3两侧齿肩7进行内切圆弧式削角处理，并对定子齿极靴斜角高度H_S1进行调节，达到有效降低电机电磁噪声并提升其效率的目的，具体的实施步骤如图1所示。

根据图1所示步骤，并以某型号交流牵引电机为例，其主要技术参数如表1所示，介绍获得内切圆弧式削角尺寸和定子齿极靴斜角高度最佳取值的具体实施方式，为：

表1某型号交流牵引电机主要参数

频率

电压

额定功率

极对数

定子槽数

转子槽数

槽口高度

定子齿极靴斜角高度

50Hz

380V

5.5kW

1

30

26

0.8mm

1.25832mm

1)首先根据交流牵引电机定子齿肩的结构尺寸确定内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的取值范围，分别为(0,0.8)和(0,1.25832)；

2)在步骤1)所确定的取值范围内，针对内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度分别按一定间距依次选取9组数据；

3)根据步骤2)所确定的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行有限元分析，得到电机相应的电磁噪声与效率数据，结果如表2所示。表中，x表示削角尺寸，y表示定子齿极靴斜角的高度。

表2电机电磁噪声与效率数据表

4)针对步骤3)所得电磁噪声与效率以及相应的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行数值拟合，分别得到电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间以及效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系f_s(x,y)、f_e(x,y)，具体为：

(1)电磁噪声函数

f_s(x,y)＝65.67+143x-64.73y-695.2x²+108.3xy+363.1y²+943.1x³+19.55x²y-180.9xy²-663.2y³-381.6x⁴-115.5x³y+159.7x²y²+17.64xy³+383.6y⁴

(2)效率函数

f_e(x,y)＝86.81-0.1109x-0.1041y

5)以内切圆弧齿肩削角尺寸x和定子齿极靴斜角高度y为优化对象，以电机电磁噪声和效率为优化目标，利用粒子群优化算法对电磁噪声函数f_s(x,y)和效率函数f_e(x,y)进行多目标寻优，得到内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值，分别为：最佳削角尺寸为0.0744mm，最佳定子齿极靴斜角高度为0.6515mm；对应的电磁噪声和效率分别为55.7403dBA和86.7412％。

为进一步说明交流牵引电机定子齿肩采用内切圆弧式削角处理的效果，将电机在采用上述最佳削角尺寸进行削角处理前后的电磁噪声和效率进行对比，如表3所示。

表3电机削角处理前后的电磁噪声与效率值

削角处理状态	电磁噪声值(dBA)	效率(％)
			削角前	67.9	86.6601
削角后	55.7	86.7412

可见，针对交流牵引电机定子齿部采用内切圆弧式削角处理后，在实现效率有所提升外，其电磁噪声下降了12.2dBA，即下降了17.97％，因而取得了较好的降噪效果。

Claims (5)

1.一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，其特征在于：以定子齿肩角顶点为端点，从该端点开始，沿定子齿肩角两侧边等距离取两点，并以这两点作为内切圆弧的相切点D1和D2，再通过两个相切点D1和D2作齿肩角的内切圆弧，并沿该内切圆弧削去该齿肩角，并调节定子齿极靴斜角高度H_S1；确定内切圆弧的相切点D1和D2和定子齿极靴斜角高度H_S1的具体步骤如下：

1)根据交流牵引电机定子齿肩的结构尺寸确定内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的取值范围；

2)在步骤1)所确定的取值范围内，针对内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度分别按一定间距依次选取n组数据；

3)根据步骤2)所确定的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行有限元分析，得到相应的电机电磁噪声与效率数据；

4)针对步骤3)所得到的电磁噪声和效率以及相应的内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度数据进行数值拟合，分别得到电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间以及效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系f_s(x,y)和f_e(x,y)；

5)以内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度为优化对象，以电机电磁噪声和效率为优化目标，采用粒子群优化算法对电磁噪声函数f_s(x,y)和效率函数f_e(x,y)进行多目标寻优，得到内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值。

2.根据权利要求1所述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，其特征在于：所述步骤1)中确定内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的取值范围，具体为：定子齿肩角顶点到两侧边相切点的距离小于电机定子的槽口高度H_S0，定子齿极靴斜角高度调节范围应在原定子齿极靴斜角高度H_S1以内。

3.根据权利要求1所述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，其特征在于：所述步骤4)中所得电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间以及效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系f_s(x,y)和f_e(x,y)，具体分别为：

(1)电磁噪声与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系式为：

f_s(x,y)＝a₀₀+a₁₀x+a₀₁y+a₂₀x²+a₁₁xy+a₀₂y²+a₃₀x³+a₂₁x²y+a₁₂xy²+a₀₃y³+a₄₀x⁴+a₃₁x³y+a₂₂x²y²+a₁₃xy³+a₀₄y⁴

(2)效率与内切圆弧削角尺寸和定子齿极靴斜角高度间的函数关系式为：

f_e(x,y)＝b₀₀+b₁₀x+b₀₁y

式中：f_s(x,y)、f_e(x,y)分别为噪声函数和效率函数；x为内切圆弧削角尺寸，y为定子齿极靴斜角高度，且x＜H_S0，y＜H_S1；a₀₀、a₁₀、a₀₁、a₂₀、a₁₁、a₀₂、a₃₀、a₂₁、a₁₂、a₀₃、a₄₀、a₃₁、a₂₂、a₁₃、a₀₄分别为电磁噪声函数的系数，b₀₀、b₁₀、b₀₁分别为效率函数的系数。

4.根据权利要求1所述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，其特征在于：所述步骤5)中采用粒子群优化算法对噪声函数f_s(x,y)和效率函数f_e(x,y)进行多目标寻优，具体包括如下步骤：

步骤(1)：初始化粒子群参数：确定种群规模M、存储库大小N、粒子矢量维度D、最大迭代次数k_max、随机初始化粒子位置和速度；

步骤(2)：计算适应度值并更新Pareto集：将各个粒子矢量导入交流牵引电机电磁噪声和效率模型中，获得粒子的适应度值，即交流牵引电机电磁噪声和效率数据，计算个体极值，并将较优的解存入Pareto集中；

步骤(3)：更新个体极值和全局极值：将该粒子的当前适应度值与该粒子的个体极值的适应度值进行比较，如果该粒子的当前适应度值小于该粒子个体极值的适应度值，则该粒子的当前位置成为该粒子新的个体极值；在pareto解集中选取粒子的全局最优极值；

步骤(4)：更新粒子速度和位置；

步骤(5)：判断迭代次数是否达到最大值，如果达到最大值，输出Pareto集，否则返回步骤(2)；

步骤(6)：选择最优解：剔除Pareto解集中效率低于电机初始效率的解，再通过构建决策权重函数计算剩余解的评价值，并根据评价值选出最优解，由此得到内切圆弧齿肩削角尺寸和定子齿极靴斜角高度的最佳取值。

5.根据权利要求4所述的一种交流牵引电机定子齿肩削角降噪优化设计方法，其特征在于：所述步骤(6)中构建所述决策权重函数g(x,y)，具体为：

g(x,y)＝k₁f_s(x,y)+k₂f_e(x,y)

式中：g(x,y)为决策权重函数；f_s(x,y)、f_e(x,y)分别为噪声函数和效率函数；k₁为噪声函数的权重系数、k₂为效率函数的权重系数，且k₁+k₂＝1。

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