Синхронные двигатели с постоянными магнитами (Двигатели PMSMшироко используются в промышленных приводах, автомобилях с новой энергетикой, аэрокосмической промышленности и других областях благодаря своей высокой эффективности, превосходной удельной мощности и отличным характеристикам управления. Однако, поскольку сценарии применения требуют все более высоких эксплуатационных характеристик двигателя, традиционные эмпирические методы проектирования больше не могут соответствовать этим требованиям. Таким образом, внедрениемногоцелевого оптимизационного проектирования (MOOD) методы - комплексное согласование различных показателей производительности на начальном этапе проектирования - стало ключевым подходом к повышению производительности двигателя.
Традиционная конструкция двигателя часто направлена на достижение единственной цели, такой как максимизация крутящего момента или минимизация затрат. Однако производительность двигателя - это сложная, многомерная область, включающая электромагнитные, механические, тепловые и шумо-вибрационные характеристики. Одноцелевая оптимизация может ухудшить другие показатели производительности, затрудняя достижение оптимального общего результата.
При разработке многоцелевой оптимизациитребуется найти сбалансированный компромисс между противоречивыми целями, создавая набор решений (так называемый фронт Парето), при котором ни одна цель не может быть улучшена без ущерба для другой.
Основные проблемы:
• Противоречивые цели: Например, увеличение крутящего момента может потребовать увеличения размера двигателя или увеличения плотности тока, что приведет к повышению температуры.
• Сложные ограничения: ограничения по напряжению /току, температурные пороги, габариты и т.д.
• Высокие вычислительные затраты: требуется тщательный анализ методом конечных элементов (МКЭ), тепловое моделирование и механический анализ.
• Выбор метода Парето: Выбор наилучшего решения из набора Парето, основанного на реальных потребностях, является нетривиальной задачей.
Задача многоцелевой оптимизации может быть математически сформулирована в виде:
• Целевых функций:
min/maxF(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]
где x - вектор проектных переменных, а fi(x) - i-я цель.
• Ограничения:
g(x)≤0, h(x)=0
(Неравенства и ограничения на равенство)
Проектные переменные:
x∈X
, где X обозначает допустимую область (или допустимый диапазон) проектных переменных.
Ключевые понятия:
Господство: Решение x1 превосходит решение x2, если оно лучше справляется со всеми задачами.
Оптимальность по Парето: Решение x считается оптимальным по Парето, если над ним не доминирует никакое другое решение.
Фронт Парето: Набор всех оптимальных по Парето решений.
(1) Определение проблемы и выбор цели
• Определение целей (например, максимизация плотности крутящего момента, минимизация затрат/ пульсаций крутящего момента).
• Определите цели количественно, учитывая взаимосвязи.
(2) Параметры и ограничения конструкции
• Выберите ключевые переменные (размеры статора/ротора, параметры магнита, витки обмотки).
• Установите ограничения (предельные значения напряжения/тока, температурные пороги, границы размеров).
(3) Моделирование производительности
Анализ методом конечных элементов (FEA): Высокая точность, но высокая стоимость вычислений.
Аналитические модели: быстрые, но менее точные.
Суррогатные модели (на основе ML): обеспечивают баланс скорости и точности (например, гауссовы процессы, SVM).
(4) Алгоритмы оптимизации
Генетические алгоритмы (NSGA-II, MOEA/D): Надежны для решения сложных задач.
Оптимизация роя частиц (PSO): Быстрая конвергенция.
Последовательное квадратичное программирование (SQP): локальная оптимизация (риск неоптимальных решений).
(5) Анализ по Парето и принятие решений.
"Метод идеальной оценки": Выбор решений, наиболее приближенных к утопическим результатам.
"ТОПСИС": Ранжирование решений по степени близости к положительным/ отрицательным идеалам.
"Экспертное заключение": комплексная оценка компромиссов.
(6) Проверка и уточнение.
Верифицируйте дизайн с помощью прототипирования или моделирования.
• Повторите процедуру, если производительность окажется недостаточной.
Цели:
• Максимальная плотность крутящего момента (T/V).
• Минимизация пульсаций крутящего момента.
Конструктивные параметры:
• Внутренний диаметр статора (Ds).
• Коэффициент дуги полюса (αp).
• Толщина магнита (Hm).
Ограничения:
• Коэффициент заполнения паза (для ограничения плотности тока).
• Максимальный наружный диаметр.
Метод:
• Моделирование на основе ВЭД + оптимизация NSGA-II.
• Результат: Принцип Парето показывает компромисс - более высокая плотность крутящего момента увеличивает пульсации. Оптимальные конструкции обеспечивают баланс обоих факторов.
ANSYS Maxwell/Motor-CAD: Электромагнитное и тепловое моделирование.
COMSOL Multiphysics: Мультифизическое взаимодействие (электромагнитное, тепловое, структурное).
JMAG-Designer: FEA для конкретного двигателя.
MATLAB/Simulink: Разработка алгоритма оптимизации и управления.
Я прав: Мультидисциплинарная платформа оптимизации.
Многоцелевая оптимизация революционизирует дизайн PMSM. Будущие достижения будут сосредоточены на:
Интеграция с искусственным интеллектом и оптимизация топологии: более интеллектуальное автоматизированное проектирование.
Оптимизация затрат на весь жизненный цикл: сбалансирование затрат на производство, эксплуатацию и техническое обслуживание.
Усовершенствованный алгоритм: более быстрые и надежные решения сложных задач.
Вывод:
Используя технологию MOOD, инженеры могут добиться беспрецедентной производительности двигателей, что открывает путь для приложений следующего поколения в электрификации, робототехнике и других областях. Оптимизируй сегодня, лидируй завтра.
