[发明专利]基于多目标混合模拟退火算法的单相异步电机设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种单相异步电机的设计方法。

技术背景

量大面广的单相异步电动机，是最大的耗能大户，其节能问题是电机行业面临的严峻课题，电动机强制性能效标准的制定和即将实施给电机行业的发展提供了新的机遇与挑战。单相异步电机的优化设计是提高电机能效的最关键环节，如果把电动机的效率平均提高一个百分点，一年可节电20多亿kWh。所以，提高单相电动机的设计水平是工业终端设备节能的一个重要方面。

传统单相异步电机的设计方法是：由电机的各项参数选择开始，例如输出功率、电压、极数、频率、运行模式、绕组设计、定转子槽形、槽形尺寸、铁心长度……等等，一步步计算电机的效率、功率因数、起动转矩倍数、起动电流、最大转矩倍数、成本等，如果不满足设计者的要求，则重新选择绕组设计、定转子槽形、槽形尺寸、铁心长度……等各参数，再次进行计算……。把这种电机设计方法称为“正向”设计方法，这种方法依赖设计工程师的经验进行，费时、设计效率低。

发明内容

为克服现有技术的上述缺点，本发明提供了一种对工程师的经验依赖程度低、设计周期短、设计成本低、设计过程操作简单、易于推广的基于多目标混合模拟退火算法的单相异步电机逆向设计方法。

基于多目标混合模拟退火算法的单相异步电机设计方法，包括以下步骤：

1)、确定n个待优化的变量X₁，X₂，...，X_i，...，X_n，分别设定各变量的取值范围；在各变量的取值范围内分别随机生成m个变量值X_i＝{x_i1，x_i2，...，x_ii，...x_im}，其中X_i为第i个变量，x_ii为变量X_i的第i个变量值；以每个变量的一个变量值为元素、组成具有n个元素的变量组Q_j＝{x_1j，x_2j，...，x_ij，...x_mj}，x_ij为i个变量的第j个变量值；m个变量值组成一个变量种群，m由人为设定；对变量组中的所有数值分别进行二进制编码，变量组转化为染色体，一个二进制编码称为染色体中的一个个体；

2)、设定模拟退火的初始温度T₀，预设种群迭代世代阈值；

3)、评价当前种群中的所有染色体；

(3.1)、预设电机的槽满率目标值；

(3.2)、获取当前染色体，并将当前染色体对应的二进制编码转换为十进制数值；

(3.3)、判断当前染色体对应的十进制数值是否小于槽满率目标值，若是，则保留当前染色体；若否，则删除当前染色体，并再次随机生成一组变量组，并将新生成的变量组编码、形成当前染色体，重复执行步骤(3.2)-(3.3)；

(3.4)、获取种群中的下一个染色体作为当前染色体，重复执行步骤(3.2)-(3.4)，直至种群中所有染色体对应的十进制数均小于槽满率目标值；

(3.5)、对种群中的所有的十进制数值的染色体进行电磁计算，得出效率f_η、功率因数起动转矩倍数最大转矩倍数起动电流倍数槽满率f_ff、成本f_cost；

y₁＝f_η＝(效率_计算值-效率_目标标)²

y₆＝f_cost＝(成本_计算值-成本_目标标)²

并计算评价函数其中n＝1...6；

4)、设定满意解期望值，该满意解期望值接近1；判断J_n(n＝1～6)是否小于满意解期望值，若是，则进入步骤5)；若否，则输出与评价函数对应的待优化变量的满意解；

5)、对种群扰动、决定染色体的取舍；

(5.1)、获取种群中的一个染色体作为当前染色体；

(5.2)、对当前染色体中的两个个体进行交叉变异，生成两个新个体；分别计算这两个个体的objn(objn是评价函数的个数，这里是6)个评价函数和objn个接受概率：