基于MATLAB与COMSOL联合仿真的永磁同步发电机优化设计
本文选题：永磁同步发电机 切入点：遗传算法 出处：《中国科技论文》2017年17期 论文类型：期刊论文
【摘要】：电机优化设计的传统方法通常采用场路数值分析和有限元方法,设计周期长、效率低、运算量大。为解决这一问题,提出将遗传智能算法同有限元法相结合,能够有效缩短设计周期,显著提高优化效率;并首次提出将MATLAB与COMSOL联合仿真进行永磁同步发电机的优化。首先分析永磁同步发电机的结构和电磁特性,建立电机数学模型,然后研究遗传算法的原理和实现步骤,最后实现MATLAB与COMSOL联合仿真,实现两者之间数据的双向传递。通过在MATLAB中直接提取永磁同步发电机COMSOL计算模型结果,再传递给遗传算法寻找适应度函数最优解,最终完成电机优化。实验结果验证了MATLAB与COMSOL联合仿真优化电机的可行性,为电机优化设计提供了1种新的设计思路。
[Abstract]:In order to solve this problem, the traditional methods of optimal design of motors usually use field circuit numerical analysis and finite element method, which have long design period, low efficiency and large computation. In order to solve this problem, genetic intelligent algorithm (GA) is combined with finite element method (FEM). It can effectively shorten the design cycle and improve the optimization efficiency, and it is the first time that the MATLAB and COMSOL are combined to simulate the PMSG. Firstly, the structure and electromagnetic characteristics of PMSG are analyzed, and the mathematical model of PMSG is established. Then the principle and implementation steps of genetic algorithm are studied. Finally, the joint simulation of MATLAB and COMSOL is realized, and the two-way transfer of data between them is realized. The results of COMSOL calculation model of permanent magnet synchronous generator are extracted directly from MATLAB. Finally, the optimization of the motor is completed by using genetic algorithm to find the optimal solution of fitness function. The experimental results verify the feasibility of the joint simulation of MATLAB and COMSOL, and provide a new design idea for the optimal design of the motor.
【作者单位】： 天津工业大学天津电工电能新技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51207105,51577132)
【分类号】：TM313
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，本文编号：1641126
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