Вопросы радиоэлектроники. 2019; : 56-62
Применение генетических алгоритмов для решения задачи оптимизации геометрии синхронного электрического двигателя с постоянными магнитами по критерию развиваемого момента
https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-10-56-62Аннотация
В настоящее время существует необходимость разработки методики расчета электрических двигателей, которая позволит обеспечить оптимизацию их геометрии по одному или целому набору критериев. С ростом производительности компьютерных систем появляется возможность эффективного использования численных методов расчета электрических машин. В статье описана методика однокритериальной эволюционной оптимизации синхронных электрических машин с постоянными магнитами с учетом заданных ограничений на габаритные размеры и характеристики конструкционных материалов. Предложенный подход основан на применении генетического алгоритма для проведения эволюционной оптимизации геометрических параметров электрического двигателя заданной конфигурации. Критерии оптимизации могут быть различными, но в системах управления, как правило, повышенные требования предъявляются к электромагнитному моменту. В процессе своей работы генетический алгоритм осуществляет оптимизацию геометрических параметров электродвигателя по критерию развиваемого им момента, вычисление которого производится с помощью метода конечных элементов.
Список литературы
1. Di Barba P. Static MOSD // Multiobjective shape design in electricity and magnetism. Springer Science+Business Media, 2010. P. 103–137.
2. Belguerras L., Hadjout L. Multi-objective design optimization of slotless PM motors using genetic algorithms based on analytical field calculation // Computational methods for the innovative design of electrical devices. Berlin-Heidelberg, Springer-Verlag, 2010. P. 19–38.
3. Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. Cambridge, MIT Press, 1992. 211 p.
4. Jansen T., Wegener I. On the utility of populations // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO). San Mateo, CA, USA, 2001. P. 1034–1041.
5. Libert F., Soulard J. Investigation on pole-slot combinations for permanent-magnet machines with concentrated windings [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/237458473_Investigation_on_Pole-Slot_Combinations_for_Permanent-Magnet_Machines_with_Concentrated_Windings (дата обращения: 03.08.2019).
6. Стародубцев Ю. Н. Магнитомягкие материалы. Энциклопедический словарь справочник. М.: Техносфера, 2011. 664 с.
7. ТУ 6391-002-55177547-2005. Магниты постоянные на основе сплава неодим-железо-бор марки Ч36Р.
8. Meier F. Permanent-magnet synchronous machines with non-overlapping concentrated windings for low-speed direct-drive applications. Stockholm: Royal institute of technology, 2008. 165 p.
9. Lubin T., Mezani S., Rezzoug A. 2D exact analytical model for surface-mounted permanent magnet motors with semi-closed slots // IEEE Transactions on magnets. 2011. Vol. 47. No. 2. P. 479–492.
Issues of radio electronics. 2019; : 56-62
Genetic algorithm application for optimization of geometry of synchronous electric motor with permanent magnets by criterion of electromagnetic torque
https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-10-56-62Abstract
At present time there is a need to develop a methodology for electric motors design which will ensure the optimality of their geometrical parameters according to one or a set of criterias. With the growth of computer calculating power it becomes possible to develop methods based on numerical methods for electric machines computing. The article describes method of a singlecriterion evolutionary optimization of synchronous electric machines with permanent magnets taking into account the given restrictions on the overall dimensions and characteristics of structural materials. The described approach is based on applying of a genetic algorithm for carrying out evolutionary optimization of geometric parameters of a given configuration of electric motor. Optimization criteria may be different, but in automatic control systems high requirements are imposed to electromagnetic torque electric machine produces. During genetic algorithm work it optimizes given geometric parameters of the electric motor according to the criterion of its torque value, which is being calculated using finite element method.
References
1. Di Barba P. Static MOSD // Multiobjective shape design in electricity and magnetism. Springer Science+Business Media, 2010. P. 103–137.
2. Belguerras L., Hadjout L. Multi-objective design optimization of slotless PM motors using genetic algorithms based on analytical field calculation // Computational methods for the innovative design of electrical devices. Berlin-Heidelberg, Springer-Verlag, 2010. P. 19–38.
3. Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. Cambridge, MIT Press, 1992. 211 p.
4. Jansen T., Wegener I. On the utility of populations // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO). San Mateo, CA, USA, 2001. P. 1034–1041.
5. Libert F., Soulard J. Investigation on pole-slot combinations for permanent-magnet machines with concentrated windings [Elektronnyi resurs]. URL: https://www.researchgate.net/publication/237458473_Investigation_on_Pole-Slot_Combinations_for_Permanent-Magnet_Machines_with_Concentrated_Windings (data obrashcheniya: 03.08.2019).
6. Starodubtsev Yu. N. Magnitomyagkie materialy. Entsiklopedicheskii slovar' spravochnik. M.: Tekhnosfera, 2011. 664 s.
7. TU 6391-002-55177547-2005. Magnity postoyannye na osnove splava neodim-zhelezo-bor marki Ch36R.
8. Meier F. Permanent-magnet synchronous machines with non-overlapping concentrated windings for low-speed direct-drive applications. Stockholm: Royal institute of technology, 2008. 165 p.
9. Lubin T., Mezani S., Rezzoug A. 2D exact analytical model for surface-mounted permanent magnet motors with semi-closed slots // IEEE Transactions on magnets. 2011. Vol. 47. No. 2. P. 479–492.
