基于代理模型的永磁直线同步电机多目标优化

作     者：许孝卓 郭国宾 封海潮 杜宝玉 赵运基 XU Xiaozhuo;GUO Guobin;FENG Haichao;DU Baoyu;ZHAO Yunji

作者机构：河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 

出 版 物：《电机与控制学报》 (Electric Machines and Control)

年 卷 期：2024年第28卷第11期

页      面：139-150页

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(52177039) 河南省科技攻关项目(222102220063,212102210145) 河南理工大学创新型科技团队(T2023-2) 

主　　题：永磁直线同步电机 优化设计框架 多目标优化 代理模型 极限学习机 多目标粒子群优化 

摘      要：针对传统值解析法、有限元等作为分析模型进行电机多目标优化设计,存在建模难度大、时间成本高的问题,提出一种基于代理模型的电机优化设计框架,该框架由遗传算法优化的极限学习机(GA-ELM)以及多目标粒子群优化(MOPSO)算法组成,并用于一台永磁直线同步电机(PMLSM)的结构优化。基于单变量扫描、主效应分析以及试验设计(DOE)的方法建立了模型训练样本库,在保证样本质量的同时降低了样本容量、节约了建模时间;采用GA-ELM搭建了电机的代理模型,进一步提高了原模型精度;基于MOPSO优化算法引入扰乱子完成对模型的多目标寻优,获得了三维Pareto最优前沿解集。最后依据优化结果加工样机,实验验证了该优化设计框架所得优化结果的正确性,且结果表明优化后的电机平均推力提高了11.19%,推力波动降低了21.95%。