基于多目标优化的V型内置式转子磁钢槽优化方法

本发明属于电机设计，具体涉及一种用于提高v型内置式永磁同步电动机性能的转子磁钢槽优化设计方法。

背景技术：

1、在电机设计领域，v型内置式转子磁钢槽是影响电机性能的关键结构之一。由于电机在运行过程中需要保持高效率和稳定性，因此对转子磁钢槽的精确设计提出了很高的要求。传统的设计方法存在优化效率低、耗时长和优化精度不高等问题。随着计算技术的发展，有限元分析(fea)逐渐成为电机设计中的重要工具，它能够对电机内部的电磁场进行精确模拟，从而预测电机的性能。然而，直接应用有限元分析进行参数优化计算成本高昂，尤其在参数维度较高时，需要大量的计算资源和时间。因此，迫切需要一种高效且系统化的设计优化方法来改善这一现状。

技术实现思路

1、为了克服已有技术的不足，本发明提供了一种基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，通过敏感性分析快速识别对电机性能影响显著的设计参数，然后利用优化算法对这些参数进行系统化优化，以提高电机的性能。本发明的优化方法不仅能够显著提升电机的性能，还大大减少了设计迭代次数和设计周期，为电机设计提供了一种高效、系统的优化方法。此外，该方法的应用不仅限于v型内置式转子磁钢槽，还可以扩展到其他类型电机的设计优化中，具有广泛的应用前景。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

3、一种基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，包括以下步骤：

4、s1：选取优化参数，确定优化目标，建立电机有限元模型；

5、s2：采用bbd抽样方法对设计变量样本采样，通过fea计算优化目标结果，使用spearman相关系数法分析设计变量与优化目标之间的敏感度，将设计变量分为高敏感度和低敏感度两部分；

6、s3：通过田口法设计低敏感度参数因子水平，进行正交实验并对其平均值和方差分析，确定最优的设计变量组合水平值；

7、s4：对高敏感度参数样本采样，通过fea计算优化目标结果。利用adaboost算法和灰狼优化算法优化bp神经网络，构建高敏感度设计变量与优化目标之间的代理模型。判断代理模型精度是否符合要求，若不符合则增加样本采样个数；

8、s5：结合gwo-bpnn-adabooost代理模型和nsga-ii对高敏感度参数进行多目标优化，确定最佳高敏感度设计变量参数；

9、s6：分析对比优化前后电机性能。

10、进一步，所述s1中，电机为4极6槽内置式永磁同步电机，在保持电机转子的内外径尺寸及永磁体用量恒定的前提下，对电机转子结构进行优化；基于电机电磁性能的提高，选取3个优化目标：1)最小化齿槽转矩；2)提高输出转矩；3)减小转矩脉动。

11、所述s2中，采用斯皮尔曼法分析设计变量与优化目标之间的敏感度，综合考虑三个优化目标，采用权重系数对各变量进行评价。

12、所述s3中，基于田口法的低敏感度参数优化过程如下：

13、3.1设计低敏感度参数因子水平；

14、3.2正交试验设计；

15、3.3平均值分析；

16、3.4方差分析。

17、所述s4中，基于代理模型和nsga-π高敏感度参数优化的过程如下：

18、4.1构建代理模型：采用gwo-bpnn-adaboost模型构建电机优化设计的代理模型；

19、4.2评价代理模型，回归模型评价指标为：决定系数r2、均方根误差rmse、平均绝对误差mae、平均绝对百分比误差mape。

20、所述s5中，多目标优化的过程为：

21、5.1电机优化的数学模型

22、电机优化的目标函数为：

23、

24、电机优化的约束条件设置为：

25、

26、5.2nsga-ii寻优

27、根据建立的gwo-bpnn-adaboost代理模型和电机优化的数学模型，采用nsga-π算法对高敏感度参数寻优。

28、所述s6中，优化结果分析如下；

29、6.1齿槽转矩对比：优化后齿槽转矩峰值大幅度降低，由32.53降低为17.79mn·m，削弱了45.32％，优化效果明显；

30、6.2输出性能对比：降低齿槽转矩的同时，提高电机的输出转矩，降低转矩脉动。优化后电机输出转矩平均值由195.69mn·m变为210.88mn·m，转矩脉动由10.63％降到7.22％。

31、本发明的有益效果主要表现在：不仅能够显著提升电机的性能，还大大减少了设计迭代次数和设计周期，为电机设计提供了一种高效、系统的优化方法。此外，该方法的应用不仅限于v型内置式转子磁钢槽，还可以扩展到其他类型电机的设计优化中，具有广泛的应用前景。

技术特征：

1.一种基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s1中，电机为4极6槽内置式永磁同步电机，在保持电机转子的内外径尺寸及永磁体用量恒定的前提下，对电机转子结构进行优化；基于电机电磁性能的提高，选取3个优化目标：1)最小化齿槽转矩；2)提高输出转矩；3)减小转矩脉动。

3.如权利要求1或2所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s2中，采用斯皮尔曼法分析设计变量与优化目标之间的敏感度，综合考虑三个优化目标，采用权重系数对各变量进行评价。

4.如权利要求1或2所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s3中，基于田口法的低敏感度参数优化过程如下：

5.如权利要求1或2所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s4中，基于代理模型和nsga-π高敏感度参数优化的过程如下：

6.如权利要求1或2所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s5中，多目标优化的过程为：

7.如权利要求1或2所述的基于多目标优化的v型内置式转子磁钢槽优化方法，其特征在于，所述s6中，优化结果分析如下；

技术总结
一种基于多目标优化的V型内置式转子磁钢槽优化方法，通过敏感性分析快速识别对电机性能影响显著的设计参数，然后利用优化算法对这些参数进行系统化优化，以提高电机的性能。本发明的优化方法不仅能够显著提升电机的性能，还大大减少了设计迭代次数和设计周期，为电机设计提供了一种高效、系统的优化方法；此外，该方法的应用不仅限于V型内置式转子磁钢槽，还可以扩展到其他类型电机的设计优化中，具有广泛的应用前景。

技术研发人员：裘信国,金高凡
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：
技术公布日：2025/3/13