馬吉祥 孫 華
(1.上海交通大學電子信息與電氣工程學院,上海 200129;2.江蘇省吳江市供電公司,江蘇 吳江 215200)
單相異步電動機又稱單相感應電動機,具有結(jié)構(gòu)簡單,價格低廉,運行可靠,維護使用方便等一系列優(yōu)點,被廣泛運用于輕工設(shè)備,日用機電器具等諸多方面,成為最貼近人們生活的電機品種。隨著電力電子和控制技術(shù)的不斷發(fā)展,單相異步電機的控制性能也得到了很大的提升,因此對其進行優(yōu)化設(shè)計,降低其成本,提高其性能是必然的趨勢。
傳統(tǒng)電機優(yōu)化設(shè)計[1-2]采用的優(yōu)化算法是一種基于設(shè)計變量可微分性的數(shù)值方法,主要有直接搜索法和隨機搜索法兩種尋優(yōu)模式,其中經(jīng)典尋優(yōu)策略有Powell法、單純形法、懲罰函數(shù)法(SUMT)[3]、可變?nèi)莶罘ê吞荻确ǖ鹊取?0世紀90年代以來,模擬退火(SA)[4-8]、遺傳算法(GA)[9-14]、禁忌搜索(TS)[15]和模擬進化(SE)等現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法得到迅速發(fā)展。其中懲罰函數(shù)法(SUMT)的懲罰因子常常難以選??;懲罰因子過大,函數(shù)會因?qū)Ψ峙涞臋?quán)重過小而忽略對目標函數(shù)的影響,將給計算增加困難,懲罰因子過小,懲罰項得不到足夠的懲罰,滿足約束條件的精度就會降低。模擬退火算法(SA)的溫度控制難以掌握,計算量很大,需要太長的計算時間,直接影響了此算法的尋優(yōu)能力。遺傳算法(GA)需要進行大量的目標特性的分析,如果目標分析方法比較耗時,計算量很大,此外在遺傳操作中會產(chǎn)生大量的不可行解,對參數(shù)的控制要求也比較嚴格,且易發(fā)生早熟現(xiàn)象。
正多面體法是一種約束優(yōu)化的有效方法,收斂迅速,在搜索過程中只需要計算目標函數(shù)值,程序簡單,控制量少。算法包含平移、翻轉(zhuǎn)、收縮3個主要動作,利用搜索點的局部測試信息來尋找目標函數(shù)的下降方向,并向這個方向平移,越限后翻轉(zhuǎn)或者收縮,然后重復這樣的動作直至到達最優(yōu)點。正多面體法適合于單相異步機這樣低成本,結(jié)構(gòu)簡單的電機設(shè)計,是本文研究的算法。
1)選擇一個可行點(內(nèi)點)X(0)作為初始點,在n維歐氏空間中生成一個以 X(0)為形心,邊長為T0的初始正多面體。此正多面體具有n+1個頂點。
2)在比較形心點 X(0)和正多面體n+1個頂點的目標函數(shù)數(shù)值以及約束滿足的情況下,使正多面體在n維空間執(zhí)行平移,翻轉(zhuǎn)和收縮等3種基本搜索策略,并形成一個新的正多面體。在每次變動中必須滿足以下條件:
(1)在搜索過程中,始終保持形心在可行域D內(nèi)。
(2)在搜索過程中,正多面體不發(fā)生畸變,始終保持為正多面體的形狀,只是位置或大小有所變化。
(3)每次搜索變動后,正多面體形心的目標函數(shù)值必須小于變動前的形心函數(shù)值。
反復運用上述3種基本搜索策略,使新的正多面體的形心 X(0)逐漸逼近最優(yōu)點X*。
3)以2維的正三角形為例加以說明。
(1)平移:每在一個新的正多面體形成后,經(jīng)過形心函數(shù)值和各頂點函數(shù)值比較后,如果有一個函數(shù)值最小的可行頂點 X(L),其函數(shù)值 FL比形心X(0)的函數(shù)值F0還要小時,正多面體就沿 X(0)X(L)連線方向平移搜索(如圖1所示)。
圖1 平移策略
平移步長H就是形心 X(0)與那個好頂點 X(L)的距離,即
平移點為
函數(shù)值為 F ( Z )= F( X(Z)),一旦平移成功,則按步長H繼續(xù)平移,直至平移失敗,退回最后一個成功點 X(Z),且把 X(Z)作為新正多面體的形心 X(0)。
如果可行頂點 X(L)的函數(shù)值 FL并不比形心函數(shù)值F0小時,則無法平移,而進入翻轉(zhuǎn)移動。若各頂點中無一是可行點,則進入收縮。
(2)翻轉(zhuǎn):當正多面體所有可行頂點的函數(shù)值均比形心值F0大時,就準備翻轉(zhuǎn)。所謂翻轉(zhuǎn)就是,除某一頂點 X(U)外,正多面體的其他幾個定點不動,將 X(U)用其他n個頂點所決定的超平面對稱點X(W)來代替,形成一個新的正多面體(如圖2所示)。
圖2 翻轉(zhuǎn)策略
翻轉(zhuǎn)后的新正多面體的形心 X(V)稱為原正多面體的旁心。顯然,一個正多面體有n+1個旁心,可以有n+1種不同的翻轉(zhuǎn)。
為實現(xiàn)最理想的翻轉(zhuǎn),從n+1個旁心中找出函數(shù)值最小的可行旁心,記 X(V),其函數(shù)值記為FL。如果滿足
即旁心的函數(shù)值 FL小于原正多面體形心得函數(shù)值F0,則實施這種翻轉(zhuǎn),并令 X(0)= X(V);否則,說明無法進行翻轉(zhuǎn),只能實現(xiàn)收縮。
(3)收縮:當正多面體的各頂點均為非可行點或無法進行翻轉(zhuǎn)時,就實施收縮。將正多面體的各個頂點均向形心 X(0)收縮相同的距離,本文中收縮1/2,使形成的新正多面體的邊長T也相應收縮1/2,即
如圖3所示。
(1)給定維數(shù)n,初始可行形心 X(0),初始邊長 T0和精度ε。 T0要取得適當,如果取得過大或者過小都會增加搜索時間。
圖3 收縮策略
(2)形成初始正多面體:設(shè)形心 X(0)的坐標為函數(shù)值為 F0= F ( X(0))則n+1個頂點坐標可用兩維數(shù)組 X Y( i, j)表示如下,行號i為頂點號,列號j為該頂點的各維坐標分量。
其中
(3)判別正多面體的各個頂點是否均為外點。
如果所有頂點都為非可行點,則轉(zhuǎn)式(9)進行收縮;否則轉(zhuǎn)式(4)。
(4)找出可行域中的最好頂點 X(L)
若滿足 F L<F0,則轉(zhuǎn)式(5)進行平移;否則轉(zhuǎn)式(6)找旁心。
(5)平移搜索:平移的方向是 X(0)→X(L),平移的步長為 H = X(L)- X(0)。對 Z=1,2,…,n,依次考察 X(Z)= X(0)+ ( Z + 1 )H , F ( Z )= F ( X(Z))。如果X(Z)是內(nèi)點,且 F ( Z)<F0,即平移成功,繼續(xù)平移,且令 Z = Z+1, F0= F ( Z);否則,退回最后一個成功點作為形心,即
平移后形成的新正多面體的各頂點坐標為
且轉(zhuǎn)式(3)。(6)計算各旁心,并判別是否均為外點?各旁心的坐標為
各旁心的約束函數(shù)最大值
若各旁心均為非可行點,則轉(zhuǎn)式(9)進行收縮;否則找出最好的可行旁心 X(V),其函數(shù)值記為FL。
(7)翻轉(zhuǎn)判別:如果滿足 F L<F0,則轉(zhuǎn)式(8)實施正多面體的翻轉(zhuǎn),否則式(9)進行收縮。
(8)翻轉(zhuǎn)計算:設(shè)翻轉(zhuǎn)前的形心為 X(0),頂點為 X(U),翻轉(zhuǎn)后的對應頂點為 X(W),翻轉(zhuǎn)后的新形心為 X(V),則
且轉(zhuǎn)式(3)
(9)收縮:當形成的正多面體的各頂點均為非可行點或者無法進行翻轉(zhuǎn)移動時,便實施收縮策略。將正多面體各頂點向形心 X(0)移動一半的距離,形成一個新的小正多面體。各新頂點的坐標為
(i = 1 ,2,… ,n + 1 , j = 1,2,… ,n )邊長也減為一半,即
(10)終止迭代判別:如果正多面體的邊長滿足
此時,則輸出最優(yōu)點
否則轉(zhuǎn)式(3)進行新的迭代。
(1)根據(jù)電機結(jié)構(gòu)和尺寸計算其電磁特性、輸出轉(zhuǎn)矩、效率、輸出功率等力能指標以及溫升、損耗和有效材料成本。
(2)采用基于正多面體算法,以成本作為目標函數(shù)對電機的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化,并進行優(yōu)化前后電機性能和成本的比較。
根據(jù)軟件的主要功能,可分為兩個模塊,即電機電磁特性、性能、成本等計算模塊和優(yōu)化算法模塊。模塊圖如圖4所示。
圖4 軟件模塊圖
我們以有效材料成本為目標函數(shù),采用正多面體優(yōu)化算法對單相異步電機進行了優(yōu)化設(shè)計。這里我們采用的電機仍為單相4極異步電機,額定轉(zhuǎn)速1500r/min,額定功率14W,電壓200V。具體結(jié)果如表1所示。
表1 參數(shù)對比分析
優(yōu)化后,主繞組槽滿率下降了29.02%,副繞組槽滿率下降了27.38%,成本降低了6.73%。
(1)正多面體算法程序簡單,控制量少,在搜索過程中只需要計算目標函數(shù)值,避免了因進行大量的目標特性分析、方法比較而造成的速度慢,計算量大,運算時間長等弊端。
(2)正多面體算法具有收斂迅速的優(yōu)點,操作過程中不會產(chǎn)生大量的不可行解。
(3)正多面體算法適用于低成本,結(jié)構(gòu)簡單的電機設(shè)計,可有效地降低成本,具有經(jīng)濟實用性。
[1]俞鑫昌,電機、電器優(yōu)化設(shè)計[M].機械工業(yè)出版社,1988.
[2]王充權(quán),電機的計算機輔助設(shè)計與優(yōu)化技術(shù)[M],上海:上海交通大學出版社,1989.
[3]Martin D W.Tee 1-1 J. Iterative methods for linear equations with symmetric positive definite matrices[J].The Computer Journal. 1961-1962(4).
[4]孟大偉,張弘,基于模擬退火算法及直接搜素法的混合優(yōu)化策略在電機設(shè)計中的應用[J].電機與控制學報,1997, 1(2): 92-94.
[5]滿春濤,黃金杰,張筱磊,基于模擬退火算法的模糊控制器優(yōu)化設(shè)計[J].電機與控制學報,2004,8(3): 281-284.
[6]Xi Ziqing and Zhou Keding. An improved simulated annealing algorithm and its application in global optimization of structure of a transformer core [C].Proc. of ICEF’2000,Tianjing 2000,322-324.
[7]Wang Youhua, Yan Weili et al. Adaptive simulated annealing for the optimal design of electromagnetic devices[J]. IEEE Trans. On Magnetics,1996, 32(3):1214-1217.
[8]Annakkage U D, Numnonda T,Pahalawaththa N C. Unit commitment by parallel simulated anneailng[J]. IEE Porc-Gener,Transm..Distrib,1995, 142(6):595-600.
[9]Cao Y J, Wu Q H. Optimal reactive power dispatch using an adaptive genetic algorithm[C]. Glasgow, UK:in Proceedings of Int. Conf. on Geneitc Algorithm in Engineeirng Systems,1997,117-122.
[10]Gomes J R, Saaverdra O R. Optimal reactive power planning using evolutionary Computation: Extended Algorithm[J].IEE Gen. Trans. and Dis,1999,146(6):586-592.
[11]張俊禮,葛斌,遺傳算法在壓水堆核電機組給水回熱分配中的應用[J],中國電機工程學報,2005,25(6):152-156.
[12]GARRET I H, LA IN . A knowledge-based system for designing transformers and inductors[C].IEEE Conference Proceedings, The 4th Conference. on Artificial Intelligence Application,1992.
[13]王育槐,吳建華,楊仕友,倪光正,多目標矢量優(yōu)化的改進遺傳算法及其在電磁裝置優(yōu)化設(shè)計中的應用[J],中國電機工程學報,2004,24(7):215-218.
[14]David C Walters,Gerald B Sheble. Genetic algorithm solution of economic dispatch with valve point loading[J].IEEE Trans on PS,1993,8(3): 1325-1332.
[15]楊仕友,倪光正,錢金很,電機電磁場逆問厄數(shù)值計算的改進Taba算法[J],中國電機工程學報,1998,18(4):83-86.