基于遺傳算法的永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計

周峰

摘 要：建立了永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計模型，包括優(yōu)化設(shè)計變量、多目標函數(shù)和約束條件。利用遺傳算法對一臺5.5kw的永磁屏蔽電機進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，詳細分析了將遺傳算法應(yīng)用于永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計中的各個操作步驟，如編譯碼技術(shù)，遺傳操作和適應(yīng)度函數(shù)等，算法設(shè)計中采用權(quán)重系數(shù)法和法和罰函數(shù)法分別對多目標問題和約束條件進行了搜索控制，優(yōu)化結(jié)果表明在滿足各項性能要求和約束的前提下，降低了電機的成本，并且提高了電機的效率。

關(guān)鍵詞：遺傳算法；永磁屏蔽電機；優(yōu)化設(shè)計

1 引言

石化行業(yè)使用的永磁屏蔽電機具有效率高、反應(yīng)速度快以及低速大轉(zhuǎn)矩的優(yōu)勢，大大拓寬了屏蔽泵的應(yīng)用前景。但由于電機在定子內(nèi)腔和轉(zhuǎn)子外表面各用一層非磁性不銹鋼薄套將定子和轉(zhuǎn)子部分屏蔽起來，而且它所使用的稀土永磁材料在電機成本中占有一定的比例[1]。因此從優(yōu)化設(shè)計角度研究一種既能滿足特殊工況要求，又能減小磁鋼用量的永磁屏蔽電機，具有十分重要的應(yīng)用價值。

永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計的目標函數(shù)和約束條件均為設(shè)計變量的非線性數(shù)值函數(shù)和多峰值函數(shù)，因此采用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難從根本上解決電機優(yōu)化設(shè)計中的全局最優(yōu)解問題。遺傳算法[2]是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。該算法能較好地解決了控制參數(shù)的動態(tài)自適應(yīng)性及較優(yōu)值如何重復(fù)迭代等在優(yōu)化設(shè)計中影響收斂速度和最終優(yōu)化結(jié)果的問題。

文章將遺傳算法引入到永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，并結(jié)合永磁屏蔽電機的設(shè)計特點，對一臺5.5kW的永磁屏蔽電機進行優(yōu)化設(shè)計，提高了屏蔽泵的輸出性能。

2 永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計模型

2.1 設(shè)計變量

然后再將這些新生成的子群體合并成一個完整的群體，在這個群體中進行交叉和變異運算，最終可求出多目標優(yōu)化問題的Pareto最優(yōu)解。由于權(quán)重系數(shù)的隨機性，算法將得到多個不同權(quán)重系數(shù)下的優(yōu)良解，因此保證了群體中對應(yīng)搜索方向的多樣性和最終優(yōu)化結(jié)果的準確性。

3.4 約束條件的處理

永磁屏蔽電機的約束主要是不等式約束，但遺傳算法是無約束優(yōu)化方法，因此需要將有約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。罰函數(shù)法是處理非線性約束優(yōu)化問題比較廣泛的一種方法，尤其是在對解空間中無對應(yīng)可行解的個體計算其適應(yīng)度時，可以降低該個體的適應(yīng)度，從而使該個體被遺傳到下一代群體中的概率減小。

5 結(jié)束語

文章應(yīng)用遺傳算法對永磁屏蔽電機的永磁體體積和電機效率兩個目標進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，得到優(yōu)化后的具體結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)。

（1）與傳統(tǒng)算法相比，遺傳算法能同時搜索解空間中的許多點，且搜索過程是通過適應(yīng)度函數(shù)來實現(xiàn)對群體中的個體進行優(yōu)勝劣汰操作，因而能較大概率地獲取全局最優(yōu)解。

（2）針對多目標工程優(yōu)化問題，文章采用統(tǒng)一目標法中的線性加權(quán)和法和罰函數(shù)法對永磁屏蔽電機的多目標問題進行優(yōu)化，減少了永磁體用量，并且提高了電機效率。

參考文獻

[1]季建剛，孔繁余，孔祥花.屏蔽泵發(fā)展綜述[J].水泵技術(shù)，2006，1：15-20.Ji Jiangang，Kong Fanyu，Kong Xianghua. Development Survey of Shield Pump[J].Pump Technology，2006，1：15-20.

[2]王小平，曹立明. 遺傳算法-理論、應(yīng)用于軟件實現(xiàn)[M]. 西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.Wang Xiaoping，Cao Liming.Genetic Algorithms-Theory and Application In The Software Implementatio[M].Xi An：Xi'An JiaoTong University Press，2002.

[3]唐任遠.現(xiàn)代永磁電機-理論和設(shè)計[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，1997. Tang Renyuan.Modern Permanent Magnet Motor-Theory and Design[M].Beijing：China Machine Press，1977.

[4]傅豐禮，唐孝鎬. 異步電動機設(shè)計手冊[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，2002. Fu Fengli，Tang Xiaogao.Asynchronous Motor Design Manual[M].Beijing：China Machine Press，2002.

[5]邱克立. 釹鐵硼永磁同步電動機優(yōu)化設(shè)計[J]. 微特電機，1996，4：18-23. Qiu Keli.Research on NdFeB Permanent Magnent Synchronous Motors Optimization[J].Micro Motor，1996，4：18-23.

[6]龔純，王正林. MATLAB語言常用算法程序集[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2008. Gong Chun，Wang Zhenglin.The commonly used assembly algorithm for Matlab Language[M].Beijing： Publishing House of Electronics Industry，2008.endprint

摘 要：建立了永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計模型，包括優(yōu)化設(shè)計變量、多目標函數(shù)和約束條件。利用遺傳算法對一臺5.5kw的永磁屏蔽電機進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，詳細分析了將遺傳算法應(yīng)用于永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計中的各個操作步驟，如編譯碼技術(shù)，遺傳操作和適應(yīng)度函數(shù)等，算法設(shè)計中采用權(quán)重系數(shù)法和法和罰函數(shù)法分別對多目標問題和約束條件進行了搜索控制，優(yōu)化結(jié)果表明在滿足各項性能要求和約束的前提下，降低了電機的成本，并且提高了電機的效率。

關(guān)鍵詞：遺傳算法；永磁屏蔽電機；優(yōu)化設(shè)計

1 引言

石化行業(yè)使用的永磁屏蔽電機具有效率高、反應(yīng)速度快以及低速大轉(zhuǎn)矩的優(yōu)勢，大大拓寬了屏蔽泵的應(yīng)用前景。但由于電機在定子內(nèi)腔和轉(zhuǎn)子外表面各用一層非磁性不銹鋼薄套將定子和轉(zhuǎn)子部分屏蔽起來，而且它所使用的稀土永磁材料在電機成本中占有一定的比例[1]。因此從優(yōu)化設(shè)計角度研究一種既能滿足特殊工況要求，又能減小磁鋼用量的永磁屏蔽電機，具有十分重要的應(yīng)用價值。

永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計的目標函數(shù)和約束條件均為設(shè)計變量的非線性數(shù)值函數(shù)和多峰值函數(shù)，因此采用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難從根本上解決電機優(yōu)化設(shè)計中的全局最優(yōu)解問題。遺傳算法[2]是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。該算法能較好地解決了控制參數(shù)的動態(tài)自適應(yīng)性及較優(yōu)值如何重復(fù)迭代等在優(yōu)化設(shè)計中影響收斂速度和最終優(yōu)化結(jié)果的問題。

文章將遺傳算法引入到永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，并結(jié)合永磁屏蔽電機的設(shè)計特點，對一臺5.5kW的永磁屏蔽電機進行優(yōu)化設(shè)計，提高了屏蔽泵的輸出性能。

2 永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計模型

2.1 設(shè)計變量

然后再將這些新生成的子群體合并成一個完整的群體，在這個群體中進行交叉和變異運算，最終可求出多目標優(yōu)化問題的Pareto最優(yōu)解。由于權(quán)重系數(shù)的隨機性，算法將得到多個不同權(quán)重系數(shù)下的優(yōu)良解，因此保證了群體中對應(yīng)搜索方向的多樣性和最終優(yōu)化結(jié)果的準確性。

3.4 約束條件的處理

永磁屏蔽電機的約束主要是不等式約束，但遺傳算法是無約束優(yōu)化方法，因此需要將有約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。罰函數(shù)法是處理非線性約束優(yōu)化問題比較廣泛的一種方法，尤其是在對解空間中無對應(yīng)可行解的個體計算其適應(yīng)度時，可以降低該個體的適應(yīng)度，從而使該個體被遺傳到下一代群體中的概率減小。

5 結(jié)束語

文章應(yīng)用遺傳算法對永磁屏蔽電機的永磁體體積和電機效率兩個目標進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，得到優(yōu)化后的具體結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)。

（1）與傳統(tǒng)算法相比，遺傳算法能同時搜索解空間中的許多點，且搜索過程是通過適應(yīng)度函數(shù)來實現(xiàn)對群體中的個體進行優(yōu)勝劣汰操作，因而能較大概率地獲取全局最優(yōu)解。

（2）針對多目標工程優(yōu)化問題，文章采用統(tǒng)一目標法中的線性加權(quán)和法和罰函數(shù)法對永磁屏蔽電機的多目標問題進行優(yōu)化，減少了永磁體用量，并且提高了電機效率。

參考文獻

[1]季建剛，孔繁余，孔祥花.屏蔽泵發(fā)展綜述[J].水泵技術(shù)，2006，1：15-20.Ji Jiangang，Kong Fanyu，Kong Xianghua. Development Survey of Shield Pump[J].Pump Technology，2006，1：15-20.

[2]王小平，曹立明. 遺傳算法-理論、應(yīng)用于軟件實現(xiàn)[M]. 西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.Wang Xiaoping，Cao Liming.Genetic Algorithms-Theory and Application In The Software Implementatio[M].Xi An：Xi'An JiaoTong University Press，2002.

[3]唐任遠.現(xiàn)代永磁電機-理論和設(shè)計[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，1997. Tang Renyuan.Modern Permanent Magnet Motor-Theory and Design[M].Beijing：China Machine Press，1977.

[4]傅豐禮，唐孝鎬. 異步電動機設(shè)計手冊[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，2002. Fu Fengli，Tang Xiaogao.Asynchronous Motor Design Manual[M].Beijing：China Machine Press，2002.

[5]邱克立. 釹鐵硼永磁同步電動機優(yōu)化設(shè)計[J]. 微特電機，1996，4：18-23. Qiu Keli.Research on NdFeB Permanent Magnent Synchronous Motors Optimization[J].Micro Motor，1996，4：18-23.

[6]龔純，王正林. MATLAB語言常用算法程序集[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2008. Gong Chun，Wang Zhenglin.The commonly used assembly algorithm for Matlab Language[M].Beijing： Publishing House of Electronics Industry，2008.endprint

摘 要：建立了永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計模型，包括優(yōu)化設(shè)計變量、多目標函數(shù)和約束條件。利用遺傳算法對一臺5.5kw的永磁屏蔽電機進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，詳細分析了將遺傳算法應(yīng)用于永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計中的各個操作步驟，如編譯碼技術(shù)，遺傳操作和適應(yīng)度函數(shù)等，算法設(shè)計中采用權(quán)重系數(shù)法和法和罰函數(shù)法分別對多目標問題和約束條件進行了搜索控制，優(yōu)化結(jié)果表明在滿足各項性能要求和約束的前提下，降低了電機的成本，并且提高了電機的效率。

關(guān)鍵詞：遺傳算法；永磁屏蔽電機；優(yōu)化設(shè)計

1 引言

石化行業(yè)使用的永磁屏蔽電機具有效率高、反應(yīng)速度快以及低速大轉(zhuǎn)矩的優(yōu)勢，大大拓寬了屏蔽泵的應(yīng)用前景。但由于電機在定子內(nèi)腔和轉(zhuǎn)子外表面各用一層非磁性不銹鋼薄套將定子和轉(zhuǎn)子部分屏蔽起來，而且它所使用的稀土永磁材料在電機成本中占有一定的比例[1]。因此從優(yōu)化設(shè)計角度研究一種既能滿足特殊工況要求，又能減小磁鋼用量的永磁屏蔽電機，具有十分重要的應(yīng)用價值。

永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計的目標函數(shù)和約束條件均為設(shè)計變量的非線性數(shù)值函數(shù)和多峰值函數(shù)，因此采用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難從根本上解決電機優(yōu)化設(shè)計中的全局最優(yōu)解問題。遺傳算法[2]是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。該算法能較好地解決了控制參數(shù)的動態(tài)自適應(yīng)性及較優(yōu)值如何重復(fù)迭代等在優(yōu)化設(shè)計中影響收斂速度和最終優(yōu)化結(jié)果的問題。

文章將遺傳算法引入到永磁屏蔽電機的優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域，并結(jié)合永磁屏蔽電機的設(shè)計特點，對一臺5.5kW的永磁屏蔽電機進行優(yōu)化設(shè)計，提高了屏蔽泵的輸出性能。

2 永磁屏蔽電機優(yōu)化設(shè)計模型

2.1 設(shè)計變量

然后再將這些新生成的子群體合并成一個完整的群體，在這個群體中進行交叉和變異運算，最終可求出多目標優(yōu)化問題的Pareto最優(yōu)解。由于權(quán)重系數(shù)的隨機性，算法將得到多個不同權(quán)重系數(shù)下的優(yōu)良解，因此保證了群體中對應(yīng)搜索方向的多樣性和最終優(yōu)化結(jié)果的準確性。

3.4 約束條件的處理

永磁屏蔽電機的約束主要是不等式約束，但遺傳算法是無約束優(yōu)化方法，因此需要將有約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。罰函數(shù)法是處理非線性約束優(yōu)化問題比較廣泛的一種方法，尤其是在對解空間中無對應(yīng)可行解的個體計算其適應(yīng)度時，可以降低該個體的適應(yīng)度，從而使該個體被遺傳到下一代群體中的概率減小。

5 結(jié)束語

文章應(yīng)用遺傳算法對永磁屏蔽電機的永磁體體積和電機效率兩個目標進行了多目標優(yōu)化設(shè)計，得到優(yōu)化后的具體結(jié)構(gòu)和性能參數(shù)。

（1）與傳統(tǒng)算法相比，遺傳算法能同時搜索解空間中的許多點，且搜索過程是通過適應(yīng)度函數(shù)來實現(xiàn)對群體中的個體進行優(yōu)勝劣汰操作，因而能較大概率地獲取全局最優(yōu)解。

（2）針對多目標工程優(yōu)化問題，文章采用統(tǒng)一目標法中的線性加權(quán)和法和罰函數(shù)法對永磁屏蔽電機的多目標問題進行優(yōu)化，減少了永磁體用量，并且提高了電機效率。

參考文獻

[1]季建剛，孔繁余，孔祥花.屏蔽泵發(fā)展綜述[J].水泵技術(shù)，2006，1：15-20.Ji Jiangang，Kong Fanyu，Kong Xianghua. Development Survey of Shield Pump[J].Pump Technology，2006，1：15-20.

[2]王小平，曹立明. 遺傳算法-理論、應(yīng)用于軟件實現(xiàn)[M]. 西安：西安交通大學(xué)出版社，2002.Wang Xiaoping，Cao Liming.Genetic Algorithms-Theory and Application In The Software Implementatio[M].Xi An：Xi'An JiaoTong University Press，2002.

[3]唐任遠.現(xiàn)代永磁電機-理論和設(shè)計[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，1997. Tang Renyuan.Modern Permanent Magnet Motor-Theory and Design[M].Beijing：China Machine Press，1977.

[4]傅豐禮，唐孝鎬. 異步電動機設(shè)計手冊[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，2002. Fu Fengli，Tang Xiaogao.Asynchronous Motor Design Manual[M].Beijing：China Machine Press，2002.

[5]邱克立. 釹鐵硼永磁同步電動機優(yōu)化設(shè)計[J]. 微特電機，1996，4：18-23. Qiu Keli.Research on NdFeB Permanent Magnent Synchronous Motors Optimization[J].Micro Motor，1996，4：18-23.

[6]龔純，王正林. MATLAB語言常用算法程序集[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2008. Gong Chun，Wang Zhenglin.The commonly used assembly algorithm for Matlab Language[M].Beijing： Publishing House of Electronics Industry，2008.endprint