基于SVM与NSGA-II的外转子永磁力矩电机多目标优化

doi:1004-7018(2018)11-0046-05

微特电机 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (11): 46-50.doi: 1004-7018(2018)11-0046-05

基于SVM与NSGA-II的外转子永磁力矩电机多目标优化

李振^1,²,陈进华²,张驰²,刘亮¹

^1. 上海大学,上海 200072
^2. 中科院宁波材料技术与工程研究所浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室,宁波 315201

收稿日期:2017-09-13 出版日期:2018-11-28 发布日期:2018-11-28
作者简介:李振(1992—)男,硕士研究生,研究方向为永磁同步电机设计优化。
基金资助:
国家自然科学基金-浙江两化融合联合基金(U1509202);宁波市重大专项(2017B10014);浙江省基础公益研究计划(LGG18E070007)

Multi-Objective Optimization of External-Rotor Permanent Magnet Torque Motor Based on SVM and NSGA-II

Li Zhen^1,², Chen Jin-hua², Zhang Chi², Liu Liang¹

^1. Shanghai University,Shanghai 200072,China
^2. Laboratory of Robotics and Intelligent Manufacturing Equipment Technology,Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering,CAS,Ningbo 315201,China

Received:2017-09-13 Online:2018-11-28 Published:2018-11-28

摘要/Abstract

摘要：

建立了外转子永磁力矩电机的有限元分析模型,并以转矩密度和转矩波动为优化目标,建立了电机多目标优化问题的数学模型。通过电机结构参数样本空间设计,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对电机进行非线性回归建模,利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行参数寻优。通过有限元仿真验证,NSGA-II与变权数加权的网格搜索法寻优的对比结果,表明了NSGA-II寻优的准确性、有效性及全局性。

关键词: 外转子永磁力矩电机, 多目标优化, 转矩密度, 转矩波动, 支持向量机, 带精英策略的快速非支配排序遗传算法

Abstract:

Finite element model (FEM) of external-rotor permanent magnet torque motor was presented. The mathematical model of multi-objective optimization problem was established based on torque density and torque ripple. Nonlinear regression modeling of the motor was set up, which is based on the sample space of motor structure parameters, and the parameter optimization of the motor is based on the nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II). After the finite element simulation, the results of NSGA-II and variable weighted grid search method were compared, which shows that the NSGA-II search is accurate, effective and global.

Key words: external-rotor permanent magnet torque motor, multi-objective optimazation, torque density, torque ripple, support vector machines (SVM), improved non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ)

中图分类号:

TM351

李振, 陈进华, 张驰, 刘亮. 基于SVM与NSGA-II的外转子永磁力矩电机多目标优化[J]. 微特电机, 2018, 46(11): 46-50.

Li Zhen, Chen Jin-hua, Zhang Chi, Liu Liang. Multi-Objective Optimization of External-Rotor Permanent Magnet Torque Motor Based on SVM and NSGA-II[J]. Small & Special Electrical Machines, 2018, 46(11): 46-50.

参考文献

[1]	耿伟伟, 张卓然 . 新型外转子Halbach永磁阵列定子无铁心电机设计与分析[J] . 电工技术学报, 2015,30(14):130-137.
[2]	Xu C, Li Q, Cui L, et al. Analysis of torque ripple in external rotor ferrite permanent magnet brushless dc motor for direct drive fans [C] //Third International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering. 2012: 2988-2991.
[3]	王晓远, 高鹏 . 基于进化策略的轮毂电机永磁体结构优化设计[J]. 中国电机工程学报, 2015,35(4):979-984.
[4]	马鑫, 韩雪岩, 贾建国 , 等. 桥式起重机用细长型外转子永磁电机的研究设计[J]. 电工技术学报, 2015,30(14):511-517.
[5]	李周清 . 外转子永磁轮毂电机的设计研究[J]. 机电工程技术, 2012,41(3):1-6.
[6]	雷良育, 胡烨, 宋志强 , 等. 电动汽车用外转子轮毂电机的设计研究[J]. 微电机, 2016,49(10):6-9.
[7]	盛剑霓 . 工程电磁场数值分析[M]. 北京: 科学出版社, 1991.
[8]	王群京, 鲍晓华, 倪有源 , 等. 基于支持向量机和遗传算法的爪极发电机建模及参数优化[J]. 电工技术学报, 2006,21(4):57-61.
[9]	林锉云, 董加礼 . 多目标优化的方法与理论[M]. 吉林: 吉林教育出版社, 1992.
[10]	Deb K, Pratap A, Agarwal S , et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002,6(2):182-197.
[11]	Deb K . Multi-objective genetic algorithms: problem difficulties and construction of test problems[J]. Evolutionary Computation 1999,7(3):205-230.
[12]	Cristianini N, Taylor S T. 支持向量机导论[M]. 李国正, 王猛, 译. 北京: 电子工业出版社, 2004: 81-129.
[13]	Chuang C C, Lin C J . LIBSVM:A library for support vector machines[J]. ACM Transactions on Intelligent System and Technology, 2011,2(3):389-396.
[14]	鞠鲁峰, 王群京, 李国丽 , 等. 永磁球形电机的支持向量机模型的参数寻优[J]. 电工技术学报, 2014,29(1):85-90.
[15]	王海军, 宋协武, 曹德欣 , 等. 求多目标优化问题Pareto最优解集的方法[J]. 大学数学, 2008,24(5):74-78.
[16]	孙玉坤, 袁野, 黄永红 , 等. 磁悬浮开关磁阻电机多目标优化设计[J]. 电机与控制学报, 2016,20(11):32-39.

基于SVM与NSGA-II的外转子永磁力矩电机多目标优化

Multi-Objective Optimization of External-Rotor Permanent Magnet Torque Motor Based on SVM and NSGA-II

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[1]	冷小强, 吴震, 邱国平. 槽极配合与电机运行质量特性研究(Ⅳ)[J]. 微特电机, 2021, 49(4): 60-62.
[2]	马嘉杰, 孙培德. 基于四桥臂的三次谐波注入式永磁同步电机转矩密度优化[J]. 微特电机, 2021, 49(1): 1-4.
[3]	陈彬, 肖勇, 李权锋, 刘美扬. 考虑永磁体不可逆退磁的磁齿轮复合电机设计[J]. 微特电机, 2021, 49(1): 5-9.
[4]	黄锐, 郑东. 基于Kriging模型和粒子群算法的不等厚永磁电机优化设计[J]. 微特电机, 2020, 48(7): 19-40.
[5]	刘晓宇, 袁彬, 戴太阳, 殷毅. 基于自适应网格及响应面模型的永磁电机多目标优化[J]. 微特电机, 2020, 48(7): 24-27.
[6]	杜晓彬, 黄开胜, 谭耿锐, 黄信. 基于响应面法的永磁电机转矩多目标优化[J]. 微特电机, 2019, 47(6): 20-23.
[7]	谢婧萍,胡青春,麦千里,陈兴彬. 高速V型内置式永磁转子动力学分析及结构优化[J]. 微特电机, 2019, 47(5): 1-5.
[8]	杜晓彬,黄开胜,蔡黎明. 基于定子齿冠偏心的外转子永磁电机转矩波动抑制[J]. 微特电机, 2019, 47(4): 21-24.
[9]	葛研军,王雪,万宗伟,张俊,姜浩. 基于稀土永磁的同心式电磁齿轮研究[J]. 微特电机, 2019, 47(2): 27-30.
[10]	王明星,王爱元,李轶华,庄石榴. 一种改善永磁同步电机性能的多目标优化方法[J]. 微特电机, 2019, 47(1): 41-43.
[11]	李建军, 黄开胜, 武宁, 黄渠. 基于Taguchi法的表面式永磁同步电机多目标优化[J]. 微特电机, 2018, 46(7): 10-13.
[12]	陈柏言, 李洪儒, 安国庆, 许葆华. 基于VMD的超声波电动机退化特征提取研究[J]. 微特电机, 2018, 46(7): 29-33.
[13]	王卫军, 朱群馨, 谭金玺, 罗修洋, 朱群峰, 李亚运, 黄泓铭. 一种集成谐波减速器的一体电机[J]. 微特电机, 2018, 46(7): 55-58.
[14]	杨艳, 胡明桦, 郭鸿浩. 低转矩波动无刷直流电动机提前导通控制方法[J]. 微特电机, 2018, 46(5): 19-23.
[15]	叶超, 郭绪猛, 张倩, 王群京. 基于多目标优化的电机驱动伺服转台切换模型[J]. 微特电机, 2018, 46(3): 43-46.