基于改进的樽海鞘群算法的永磁同步电机多目标优化设计OA

【目的】为进一步提高车用永磁同步电机(PMSM)的性能,针对电机传统优化方法的低效性,提出一种基于改进广义回归神经网络(GRNN)和改进樽海鞘群优化算法的车用PMSM的多目标优化设计方法。【方法】首先搭建参数化电机模型,通过有限元模型对电机进行参数化扫描,从而获取电机结构参数和对应性能的样本数据,并通过GRNN进行模型搭建;其次以齿槽转矩峰峰值最小、额定平均转矩最大和转矩脉动最小为优化目标,采用樽海鞘群算法对电机的结构参数进行优化。【结果】优化后的电机平均转矩提高了2%,转矩脉动降低了16%,齿槽转矩降低了60.58%。【结论】本文所提出的方法能够充分利用算力资源进行并行计算,相比传统的优化方法,更快速有效地实现电机的多目标优化设计。