汽車用爪極發(fā)電機(jī)建模及優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、汽車交流發(fā)電機(jī)的廣泛應(yīng)用，是現(xiàn)代汽車電器的重大突破。然而，現(xiàn)代汽車用交流發(fā)電機(jī)在實(shí)際使用時(shí)都存在著效率低的問(wèn)題，一個(gè)典型的LundeIl爪極式轉(zhuǎn)子交流發(fā)電機(jī)的效率只有大約50％。本文通過(guò)對(duì)爪極發(fā)電機(jī)的三維有限元分析，找出了爪極發(fā)電機(jī)低效率的重要原因是其存在嚴(yán)重的漏磁現(xiàn)象。如何優(yōu)化爪極發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)以達(dá)到最小化爪極發(fā)電機(jī)的漏磁，是本文研究的出發(fā)點(diǎn)。 在爪極發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化過(guò)程中需要進(jìn)行大規(guī)模的迭代計(jì)算，針對(duì)降低優(yōu)化計(jì)算成本的問(wèn)

2、題，本文引入非參數(shù)建模的思想。在獲得準(zhǔn)確高效的非參數(shù)模型基礎(chǔ)上，本文運(yùn)用智能優(yōu)化算法優(yōu)化爪極發(fā)電機(jī)的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，達(dá)到了最小化爪極發(fā)電機(jī)漏磁的目的。 本文主要研究電勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)和混合勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)的建模及結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。本論文工作主要包括以下幾個(gè)方面： 1、在充分理解爪極發(fā)電機(jī)的爪極轉(zhuǎn)子電氣特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，依據(jù)同步電機(jī)的雙反應(yīng)理論，本文對(duì)爪極發(fā)電機(jī)進(jìn)行了機(jī)理分析。爪極發(fā)電機(jī)的爪極轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)導(dǎo)致了其電磁分析與傳統(tǒng)同步發(fā)電機(jī)

3、的差別，準(zhǔn)確分析與計(jì)算爪極轉(zhuǎn)子的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)爪極發(fā)電機(jī)的基礎(chǔ)，本文按照直接設(shè)計(jì)法對(duì)爪極發(fā)電機(jī)進(jìn)行了設(shè)計(jì)分析。參數(shù)分析是分析電機(jī)的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)與電機(jī)性能的內(nèi)在規(guī)律及其函數(shù)關(guān)系，為參數(shù)優(yōu)化打下基礎(chǔ)，本文對(duì)爪極發(fā)電機(jī)的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了參數(shù)分析。 2、本文利用三維有限元方法分析和計(jì)算了電勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)和混合勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)的電磁性能。理論計(jì)算值與實(shí)測(cè)值在電勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)和混合勵(lì)磁爪極發(fā)電機(jī)負(fù)載特性上的一致，有效地說(shuō)明了本文三維有限元方

4、法運(yùn)用的合理性。為了解決建模時(shí)理論上需要進(jìn)行的試驗(yàn)次數(shù)和實(shí)際上能完成的試驗(yàn)次數(shù)之間的矛盾，本文引入正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法獲得建模時(shí)所需要的樣本數(shù)據(jù)，并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理分析了所選參數(shù)的合理性。 3、本文分析了爪極發(fā)電機(jī)非參數(shù)建模的必要性及可能性。爪極發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化需要大規(guī)模迭代計(jì)算，提高計(jì)算效率就要求有高效的計(jì)算模型。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在爪極發(fā)電機(jī)非參數(shù)建模上的局限性，本文引入支持向量機(jī)，建立了基于支持向量機(jī)的爪極發(fā)電機(jī)

5、非參數(shù)模型，為爪極發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化提供了高效的計(jì)算手段。利用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的思想，本文對(duì)爪極發(fā)電機(jī)的支持向量機(jī)非參數(shù)模型進(jìn)行了非參數(shù)檢驗(yàn)。 4、爪極發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)、多約束、非線性的混合多維空間優(yōu)化問(wèn)題，優(yōu)化計(jì)算成本高，尋求高效可靠的優(yōu)化算法對(duì)爪極發(fā)電機(jī)參數(shù)優(yōu)化具有重要的意義。本文引入智能優(yōu)化算法，即粒子群優(yōu)化算法和基于混沌理論的優(yōu)化算法優(yōu)化爪極發(fā)電機(jī)的主要結(jié)構(gòu)參數(shù)，在優(yōu)化過(guò)程中以支持向量機(jī)模型為目標(biāo)函數(shù)的