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模糊綜合評判在優化電機冷卻系統中的應用

2017-02-21 17:51:59趙輝呂青丁樹業
哈爾濱理工大學學報 2016年6期
關鍵詞:模糊綜合評判優化設計

趙輝 呂青 丁樹業

摘要:為了在電機冷卻系統中找出最適宜的自力性風扇長度,以一臺Y2-250M-455kw籠型異步電機為例,權衡系統內各因素對電機實際功效的影響,運用模糊數學的綜合評判方法,對其內在因素指標進行綜合評價,在專家打分評估的基礎上,應用定性與定量的綜合決策方法,結合變異系數法分配權重,進行全面分析,得出電機冷卻系統中的模糊綜合評價模型,確定最佳方案以完成對內風扇的優化設計。

關鍵詞:異步電機;自力性風扇;模糊綜合評判;冷卻系統;優化設計

DoI:10.15938/j.jhust.2016.06.020

中圖分類號:029

文獻標志碼:A

文章編號:1007-2683(2016)06-0106-05

0.引言

由于電機運行時,內部存在多種損耗,如電流在導體內產生的繞組損耗、鐵心中磁場交變引起的鐵心損耗、通風和機械摩擦引起的機械損耗等,這些損耗都轉變為熱量,向周圍介質傳播,為了防止絕緣系統的高溫和電機毀壞,電機冷卻系統的風扇設計顯得尤為重要,近年來電機效率已經提高,冷卻風扇的功率已占電機的總損耗很大的百分比.在某些情況下,風扇可能消耗電機輸入功率的百分之二,這相當于損耗的百分之二十,設計電機風扇時的目標是使冷卻風扇的功率減到最小又使電機效率較高.在此,將改良了的風扇結構根據其原理命名為自力性風扇,即通過其本身的旋轉擾動轉子端部氣腔內的空氣,使其對定子端部繞組起到冷卻效果。

根據現有研究表明,自力性風扇不僅影響著轉子風摩損耗,同時對降低定子端部繞組溫升也起到很大的作用,為得出自力性風扇的優化方案,需要同時考慮風扇的損耗與定子端部繞組溫升兩方面問題,以保證轉子風摩損耗在較低水平的同時又使定子端部繞組溫升不會過高。

考慮到傳統的數值分析不能將不同量綱的物理量放在一起計算,相關因素對整體結構的影響也不相同,本文以一臺籠型異步感應電動機為研究對象,將運用模糊數學的綜合評判方法,對其內在因素指標進行綜合評價,再進一步考慮到單一賦權對賦權結果的影響,于是在專家打分評估的基礎上,應用定性與定量的綜合決策方法,結合變異系數法分配權重,進行全面分析,得出電機冷卻系統中的模糊綜合評價模型,確定最佳方案以完成對風扇的優化設計,使得自力性風扇的設計更具有客觀性、可靠性、符合良好工藝性的要求。

1.模糊綜合評判法

模糊綜合評判的基本思想是利用模糊線性變換原理和最大隸屬度原則,考慮與被評價事物相關的各個因素,將各項指標統一量化,并根據不同指標對評判對象的影響程度來分配權重,從而對各評判對象作出合理的綜合評價。

它是對各因素的綜合評判,最后根據最大隸屬度原則,選擇綜合評價集B中最大的bi所對應的等級(評語)Vi作為綜合評判的結果.于是,得到綜合評判模型I(或記為模型M(V)。

2.冷卻系統模糊綜合評判模型的建立

2.1模糊評判集的選取

本文以一臺Y2-250M-4、55kW籠型異步電機為例,在對電機結構進行假設及合理簡化的基礎上,建立了比較完整的全封閉自扇冷結構電機的三維半域穩態溫度場物理模型,并基于該模型采用有限體積元方法對電機額定負載穩態運行時的溫度場進行了仿真研究,就3個物理量,分別是自力性風扇長度、定子端部繞組溫升、轉子風摩損耗,得出了相應10組數據,以此作為評判對象即評判集(見表1),由此則對冷卻系統運行呈現的整體狀態具有可比

2.3確定因素集模糊綜合評判矩陣

由于自力性風扇是作為一個全新的概念被提出的,因此在這個新結構領域下可以借用的現有研究成果和相關專家學者少之又少,但是從另一方面看,該領域的專家對所要調查的問題研究的也最為透徹、最熟悉,因此我們選擇專家經驗法給出相應評判矩陣。

專家經驗法是根據專家的實際經驗給出模糊信息的處理算式或相應權系數值來確定隸屬函數的一種方法,在許多情況下,經常是初步確定粗略的隸屬函數,然后再通過“學習”和實踐檢驗逐步修改和完善,而實際效果正是檢驗和調整隸屬函數的依據。

本次試驗對應的F集由5位專家對評判因素進行評價得出。

現給出專家對第一組數據的評價情況(見表2):

由表2知,風扇長度為0mm時屬于最優先的隸屬度為0/5=0.同理可算出風扇長度隸屬其他評價指標的隸屬度,端部溫升和風摩損耗中的各項指標的隸屬度也由上述方法得到。

2.4因素權重的選取

權重是綜合評判中的一個重要的指標體系,合理地分配權重是量化評估的關鍵,因此,權重的構成是否合理,直接影響到評估的科學性,確定權重的方法有很多,如專家咨詢法、德爾菲法、專家排序法、層次分析法、秩和比法、變異系數法、主成分分析法和因子分析法等,考慮到在進行單因素評判時候已經采取了主觀的專家經驗法,為提高模型準確性、減小誤差,我們在此選擇客觀賦權法中的變異系數法。

計算過程如下:

1)先根據各個指標的數據,分別計算每個指標的平均值和標準差;

2)根據均值和標準差計算變異系數;

3)將各項指標的變異系數相加,計算構成評價指標體系的這3個指標的權重。

按照最大隸屬度原則,對第1組數據得出的評價是“不優先”;第2組得出的評價是“不優先”;第3組得出的評價是“最優先”;第4組得出的評價是“最優先”;第5組得出的評價是“次優先”;第6組得出的評價是“次優先”;第7組得出的評價是“不優先”;第8組得出的評價是“不優先”;第9組得出的評價是“不優先”;第10組得出的評價是“不優先”。

綜合以上得出兩個最優先的方案,即第3組和第4組值所對應的長度數據,這兩個值被視作自力性風扇優化方案中的兩個可選值,即10mm和15mm,可見方案已極大地縮小了數據范圍,進而可根據工程實際要求,按照賦權調和的方法得出區間中的最優解,經過計算為12.2975mm,這一結論需要在工程中加以權衡考量,進而合理地將理論成果轉化為實際生產的依據。現已在建立的模型中取自力性風扇長度為12mm進行了仿真實驗,結果理想,符合生產要求和技術標準。

3結論

本文將模糊綜合評判法引入電機冷卻系統的優化問題,解決了單一從數理計算的方面無法達到數值選取要求的弊端,系統中涉及的各個量標準不一、量綱不同,為得到更合理的評判結果引入了一些類似于組合賦權的方法來優化整個模型,同時為達到客觀性和實用性的要求,也做了一些細節的改善.

1)對評價集的選取進行了創新,將系統內3個數據指標看做單獨的評價對象進行評判,一方面縮小了評價范圍的寬度,另一方面提高了測評結果的精度。

2)引入了模糊統計法,將模糊概念明確化,可以清晰、直觀的表示出隸屬程度的客觀規律,進一步提高了各級指標權重的準確性和客觀性。

3)運用Matlab和Excel2013編制模糊綜合評判計算表,不僅提高了數據的通用性,還減輕了評判計算的工作量,為各類模糊綜合評判決策提供了一種較為高效快捷的計算方案,具有較好的普適性。

本研究中建立的評判模型不僅可以用于電機冷卻系統的優化問題,同時還可以用于具有相似特性的其他工科科研模型的優化問題,可以從不同的角度給出最優化的數據。

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