基于云計算的電機智能設計方法研究.pdf

1、高性能電工裝備的研發(fā)制造能夠促使我國從電工裝備大國向電工裝備強國轉(zhuǎn)變，符合中國智能制造大背景下的中國國情。電機作為典型電工裝備對其進行研究設計有利于它們的研發(fā)制造、投入生產(chǎn)。傳統(tǒng)的電機設計多采用等效磁路數(shù)值分析和根據(jù)正交表手動計算設計再比較分析的方法，這類分析方法優(yōu)化設計周期長、設計過程繁瑣且準確度較低。
　　而實際研發(fā)工程中電機的智能研究設計往往是計算量大的數(shù)據(jù)密集型模式計算。具有彈性、動態(tài)易擴展等特性的云平臺并行高性能計算可以

2、提供高效、即時的計算資源，將計算任務分配給多臺虛擬機并行運行可顯著縮短設計計算時間。智能算法設計可程序化優(yōu)化設計電機，該方法具有設計周期短、準確度高的特點。所以本文提出基于云計算的電機智能設計研究方法。
　　本文第一章在保證測試環(huán)境完全相同的情況下，對云平臺資源池中虛擬機和物理主機進行必要的性能測試，并對比分析兩者間的性能差異。第二章根據(jù)理論建立了4極36槽內(nèi)置式徑向永磁同步電機(Permanent Magnet Synchron

3、ous Motor，PMSM)二維有限元模型;并對其電場-磁場等多場耦合仿真研究分析。第三章將有限元模型腳本文件作為智能算法的子程序，實現(xiàn)有限元模型和智能算法主程序數(shù)據(jù)的實時傳遞更新從而智能設計PMSM;分別用遺傳算法、粒子群算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡三種算法對PMSM同一設計問題進行智能設計研究。第四章在前一章的研究基礎上進行電機智能設計的云調(diào)度研究，分別進行復雜單任務的云平臺調(diào)度研究和多個簡單任務的云平臺調(diào)度，實現(xiàn)基于云平臺的電機智能設計研

4、究。
　　性能測試表明虛擬機性能相對物理主機存在損耗，但是損耗相較于云平臺虛擬機資源帶來的計算性能提升可以被用戶接受。通過仿真分析遺傳算法、粒子群算法尋優(yōu)后得到電機設計問題的最優(yōu)解，符合理論推導判斷;兩種算法省去了繁瑣重復的有限元手動更新計算，縮短了電機設計研究時間并提高了電機優(yōu)化設計的精確度。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習、驗證和訓練樣本數(shù)據(jù)而擬合出函數(shù)關系，其能夠進行電機的智能預測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測PMSM案例驗證了將單任務分解為多個子