朱清智 席東河
(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南南陽473000)
優(yōu)化的粒子群算法在低速永磁直線電機(jī)中的應(yīng)用
朱清智 席東河
(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 河南南陽473000)
系統(tǒng)采用群智能算法對一臺(tái)功率7.5 kW,效率在75%以上,功率因數(shù)在0.8以上的永磁低速直線電機(jī)進(jìn)行了優(yōu)化改良設(shè)計(jì),并對設(shè)計(jì)結(jié)果進(jìn)行了ANSYS仿真分析,從仿真結(jié)果中可以看出提高永磁低速直線電機(jī)的性價(jià)比,改善電機(jī)的電磁性能。
永磁低速直線電機(jī) 優(yōu)化設(shè)計(jì) 改進(jìn)的粒子群算法 ANSYS仿真
永磁低速直線電機(jī)的結(jié)構(gòu)比普通電機(jī)復(fù)雜,不同的設(shè)計(jì)方案對電機(jī)的電磁性能會(huì)造成很大的影響,且制造成本相差很大,為了保證所設(shè)計(jì)的永磁低速直線電機(jī)具有高效率,高精度,低成本,性能穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn),有必要采用優(yōu)化方法對現(xiàn)有的低速永磁直線電機(jī)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),以便獲得最佳的效果。
根據(jù)永磁低速直線電機(jī)的結(jié)構(gòu)可以看出,定子和動(dòng)子都是依靠小齒來釋放磁力線的,通過小齒來釋放,由于小齒的存在,導(dǎo)致永磁低速直線電機(jī)的氣隙磁導(dǎo)空間發(fā)生了改變。
隨著低速永磁直線電機(jī)的運(yùn)動(dòng),直線電機(jī)定子和動(dòng)子正對著的位置也將發(fā)生變化,在某一時(shí)刻定子和動(dòng)子位置如圖1時(shí),其中定子小齒數(shù)Z1=12,動(dòng)子小齒數(shù)Z2=14,由圖1可知,在該時(shí)刻動(dòng)子小齒1和定子小齒1正對著,則此時(shí)該處的氣隙磁導(dǎo)最大,同理,動(dòng)子小齒8和定子小齒7間的氣隙磁導(dǎo)也為最大,經(jīng)過仔細(xì)觀察不難發(fā)現(xiàn),定子小齒4和10沒有動(dòng)子小齒與其耦合,則此時(shí)該處的氣隙磁導(dǎo)最小[1]。
圖1 小齒和氣隙磁導(dǎo)的分布
為了研究的方便,可以像凸極電機(jī)那樣把氣隙磁導(dǎo)最大處定為d軸,把氣隙磁導(dǎo)最小處定為q軸,對于永磁低速直線電機(jī)來說,小齒產(chǎn)生的氣隙磁導(dǎo)在空間的分布是比較復(fù)雜的,此處只存在正弦性良好的磁導(dǎo)基波。圖2(a)為存在d軸和q軸時(shí)的基波磁導(dǎo)分布。個(gè)電角度時(shí)[2],氣隙磁導(dǎo)在空間的分布就如圖2(b)所示,則動(dòng)子移動(dòng)速度與氣隙磁導(dǎo)波移動(dòng)速度之比可表示為:
圖2 基波磁導(dǎo)分布
當(dāng)動(dòng)子向右移動(dòng)3倍的
永磁直線電機(jī)行波磁場的同步速為:
在PSO算法中,每個(gè)候選解稱為一個(gè)粒子,若干個(gè)粒子就構(gòu)成了鳥的群體。對于這些粒子來說,沒有重量和體積,而是通過目標(biāo)函數(shù)確定它的適應(yīng)值。每個(gè)粒子都通過向自身最好位置和群體當(dāng)前最好位置不斷地學(xué)習(xí)來動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的運(yùn)動(dòng)方向[3]。假設(shè)搜索為N維空間,有M個(gè)粒子群,則經(jīng)過第t次迭代后,第i個(gè)粒子當(dāng)前位置表示為:
當(dāng)尋找最小值時(shí),第i個(gè)粒子當(dāng)前位置的更新公式為:
在個(gè)體最優(yōu)位置中,有一個(gè)位置能使目標(biāo)函數(shù)取得最優(yōu)適應(yīng)值,則稱這個(gè)位置為全局最好位置,即全局最優(yōu)(Gbest),一般記為:
在PSO優(yōu)化控制算法中,速度更新公式:
粒子的位置更新公式為:
其中,i和j的取值范圍為:
將遺傳算法中的交叉應(yīng)用到PSO中,將粒子的歷史最優(yōu)和全局最優(yōu)中的某一個(gè)對應(yīng)位置上的元素交叉,提高了粒子的歷史最優(yōu)向群最優(yōu)的學(xué)習(xí)能力,增強(qiáng)了算法的尋優(yōu)能力[4]。
慣性權(quán)重的表達(dá)式:
其中N為最小慣性權(quán)重時(shí)迭代次數(shù),t為當(dāng)前迭代的次數(shù)。
位置更新公式
將永磁低速直線電機(jī)的目標(biāo)函數(shù)定為單臺(tái)電機(jī)的造價(jià)與單臺(tái)電機(jī)的電磁推力的比值,則表達(dá)式為:
式中X表示優(yōu)化變量矩陣,D表示單臺(tái)電機(jī)的實(shí)際造價(jià),F(xiàn)表示單臺(tái)電機(jī)的電磁推力。
由于目標(biāo)函數(shù)中變量很多,變量間又存在著一定的數(shù)學(xué)關(guān)系,且變量的變化范圍差別很大,所以優(yōu)化變量不容易選取。選擇優(yōu)化變量原則是[6]:
(1)在同等條件下選擇變量范圍大的變量,且變量范圍比較容易確定的作為優(yōu)化變量。
(2)選取對電機(jī)單位長度造價(jià)和電磁性能影響明顯的變量作為優(yōu)化變量。
(3)一個(gè)設(shè)計(jì)方案通過選取的一組優(yōu)化變量確定,并且要盡可能的少的獲得一組優(yōu)化變量。
(4)在一般情況下,選擇優(yōu)化變量應(yīng)該優(yōu)先選擇連續(xù)變化的量。對于不連續(xù)的變量,應(yīng)根據(jù)它們分布屬性加以規(guī)范化處理,使之能滿足優(yōu)化過程中初始點(diǎn)、步長、收斂精度的要求。
對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),種群數(shù)取30,最大迭代次數(shù)取1 000,圖3和圖4為目標(biāo)函數(shù)值隨迭代次數(shù)變化曲線。
圖3 改進(jìn)前目標(biāo)函數(shù)的輸出隨迭代次數(shù)變化
圖4 改進(jìn)后目標(biāo)函數(shù)的輸出隨迭代次數(shù)變化
由圖可知,原來的目標(biāo)函數(shù)平均需要223次迭代使目標(biāo)函數(shù)收斂,使用交叉后平均僅需176次迭代就能讓目標(biāo)函數(shù)收斂,由此可見,改進(jìn)的粒子群算法可以提高收斂速度,目標(biāo)函數(shù)在兩種優(yōu)化算法下最終收斂結(jié)果相同,論證了改進(jìn)粒子群算法的正確性。最后,對設(shè)計(jì)利用ANSYS進(jìn)行有限元仿真[5]。傳統(tǒng)算法設(shè)計(jì)的永磁低速直線電機(jī)仿真結(jié)果如圖5,6所示。
圖5 傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的電機(jī)磁力線分布圖
圖6 傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的電機(jī)氣隙磁密分布圖
磁密分布和磁力線經(jīng)過優(yōu)化后的分布圖如圖7,8所示。
圖7 優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的電機(jī)磁力線分布
圖8 優(yōu)化方法設(shè)計(jì)的電機(jī)氣隙磁密分布
通過對不同結(jié)構(gòu)參數(shù)的永磁低速直線電機(jī)進(jìn)行仿真,在電機(jī)定子的勵(lì)磁繞組中通入相同大小的電流密度,發(fā)現(xiàn)仿真結(jié)果卻明顯的不一樣,優(yōu)化設(shè)計(jì)的電機(jī)氣隙磁密為803,傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的電機(jī)氣隙磁密為644,由此可知?dú)庀洞琶芴岣吡?4.7%。根據(jù)電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù),可以分別算出電機(jī)的造價(jià)和電磁力的比值,原來造價(jià)與電磁推力的比值為1.53:采用改進(jìn)PSO算法優(yōu)化設(shè)計(jì)的電機(jī)造價(jià)與電磁推力的比值降低到了1.07,提高和優(yōu)化電機(jī)的性能。
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