基于果蝇算法的开关磁阻电机多目标优化研究

发布时间：2018-07-15 18:01

【摘要】：针对采用传统算法对开关磁阻电机(SRM)本体进行多目标优化时存在算法复杂、调节参数多、计算量大且易陷入局部最优解等问题,提出一种基于果蝇算法(FOA)的SRM本体多目标优化设计方法。利用极限学习机算法建立SRM非参数模型,采用FOA算法对其进行优化,实现了SRM定转子极弧的全局最优设计,最后对该优化算法的效果进行了仿真验证,同时与传统粒子群优化算法(PSO)进行了对比分析,结果表明,FOA算法不仅获得了较PSO算法更好的转矩波动系数和效率指标,而且具有参数设置少、收敛速度快且不易陷入局部最优解等特点,具有较好的应用价值。
[Abstract]:In order to optimize the multi-objective optimization of the switched reluctance motor (SRM) ontology with traditional algorithm, a multi target optimization design method based on the fruit fly algorithm (FOA) is proposed, which is based on the Drosophila algorithm (FOA). The SRM non parameter model is established by using the limit learning machine algorithm, and the FO is used in FO. The A algorithm is optimized to achieve the global optimal design of the SRM fixed rotor pole arc. Finally, the simulation results of the optimization algorithm are simulated and compared with the traditional particle swarm optimization algorithm (PSO). The results show that the FOA algorithm not only obtains the better torque fluctuation coefficient and efficiency index than the PSO algorithm, but also has a better performance than the PSO algorithm. It has many advantages such as low parameter setting, fast convergence speed and difficulty in falling into local optimal solution.
【作者单位】： 湖南科技大学海洋矿产资源探采装备与安全技术国家地方联合工程实验室;湖南科技大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51477047,61503132) 湖南省自然科学湘潭联合基金(2016JJ5026) 湖南省研究生科研创新项目(CX2016B604)资助
【分类号】：TM352;TP18

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本文编号：2124905