一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法

本发明涉及一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，属于电机优化设计。

背景技术：

1、面对全球气候变化和能源危机的挑战，发展可再生新能源是我国重要能源战略。作为传统燃油汽车的替代品，新能源汽车已成为推动能源革新的重要选择。我国在新能源汽车产业上布局较早，已形成行业群聚效应，具有先发优势。持续研究新能源汽车驱动电机，推进其功率密度、效率提升具有重要战略意义和经济价值。

2、混合励磁电机结合了电励磁电机与永磁电机的优点，其内部同时存在永磁体与励磁绕组。因励磁绕组存在，混合励磁电机调磁能力远强于永磁电机，该特性使其可在电机运行过程中灵活调节磁场幅值。克服了永磁电机调磁能力差，存在弱磁失败风险的固有缺陷。但是，混合励磁电机因励磁绕组存在引入了额外的控制变量，这导致了其本身存在多种工作模态，这大大增加了其优化设计计算复杂度，为该种电机方案快速寻优带来挑战。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，解决了因多工作模态导致的混合励磁电机优化耗时较长且计算复杂的问题，提高混合励磁电机优化效率与方案寻优速度。

2、本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

3、一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，包括如下步骤：

4、步骤1，针对混合励磁电机定子励磁绕组部分的非线性磁路结构进行建模，使用非线性磁阻反映铁心饱和程度，得到非线性磁路模型；

5、步骤2，基于非线性磁路模型，分别给定电机增磁状态和弱磁状态下的励磁绕组励磁电流，通过迭代计算，得到增磁状态和弱磁状态各自对应的励磁磁路等效开路磁压降；

6、步骤3，基于增磁状态和弱磁状态各自对应的励磁磁路等效开路磁压降，构建混合励磁电机调磁指标；

7、步骤4，对电机转子位于d轴位置时的混合励磁电机电枢非线性磁路结构进行建模，得到d轴非线性磁路模型；

8、步骤5，迭代计算d轴非线性磁路模型，待电枢非线性磁路中的磁阻收敛，得到d轴磁路磁阻；

9、步骤6，基于d轴磁路磁阻和增磁状态下的励磁磁路等效开路磁压降，构建混合励磁电机转矩指标；

10、步骤7，若调磁指标和转矩指标同时优化，则利用多目标优化方法得到调磁指标和转矩指标分布下的多目标优化帕累托前沿，选取多目标优化下帕累托前沿解集，使用电磁有限元分析校验电机性能，基于电机性能校验结果，优选混合励磁电机几何参数，完成混合励磁电机优化；

11、步骤8，若优化调磁指标和转矩指标中的其中一个，则利用单目标优化方法得到调磁指标或转矩指标分布下的混合励磁电机设计簇，对设计簇进行排序，选取排序前n的设计簇，使用电磁有限元分析校验电机性能，基于电机性能校验结果，优选混合励磁电机几何参数，完成混合励磁电机优化。

12、作为本发明的一种优选方案，所述步骤1中，基于戴维南等效定理进行建模。

13、作为本发明的一种优选方案，所述步骤2中，基于非线性磁路模型，给定电机增磁状态下的励磁绕组励磁电流，对励磁绕组部分的非线性磁路进行迭代计算，得到增磁状态下励磁磁路等效开路磁压降；同理，得到弱磁状态下励磁磁路等效开路磁压降。

14、作为本发明的一种优选方案，所述步骤3中，调磁指标的计算公式如下：

15、

16、其中，ueh表示增磁状态励磁磁路等效开路磁压降，ufw表示弱磁状态励磁磁路等效开路磁压降，fpm表示永磁磁动势。

17、作为本发明的一种优选方案，所述步骤4中，采用磁动势—磁导方法进行建模。

18、作为本发明的一种优选方案，所述步骤6中，转矩指标的计算公式如下：

19、

20、其中，iq表示电机q轴电流，fpm表示永磁磁动势，ueh表示增磁状态励磁磁路等效开路磁压降。

21、作为本发明的一种优选方案，所述步骤7中，多目标优化方法为nsga-ii多目标遗传算法。

22、作为本发明的一种优选方案，所述步骤8中，单目标优化方法为ga遗传算法。

23、一种计算机设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法的步骤。

24、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法的步骤。

25、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

26、1、本发明采用简单的非线性磁路描述电机电磁场核心物理量，建立机理驱动的混合励磁电机核心物理量指标空间描述方法，基于该种指标空间描述方法可实现混合励磁电机的多工作模态优化，提高了混合励磁电机优化效率与方案寻优速度。

27、2、本发明涉及的机理驱动混合励磁电机优化方法具有易于实现、计算快速、优化电机性能较传统方法优异、通用普适等优点，体现出优越的性能。

28、3、考虑到数据驱动的混合励磁电机优化方法易受饱和、非线性与局部最优干扰，本发明机理驱动的优化方法在计算复杂、多工作模态情况下可实现较数据驱动优化更优异的性能；使用本发明方法优化的电机性能更优异。

技术特征：

1.一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤1中，基于戴维南等效定理进行建模。

3.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤2中，基于非线性磁路模型，给定电机增磁状态下的励磁绕组励磁电流，对励磁绕组部分的非线性磁路进行迭代计算，得到增磁状态下励磁磁路等效开路磁压降；同理，得到弱磁状态下励磁磁路等效开路磁压降。

4.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤3中，调磁指标的计算公式如下：

5.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤4中，采用磁动势—磁导方法进行建模。

6.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤6中，转矩指标的计算公式如下：

7.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤7中，多目标优化方法为nsga-ii多目标遗传算法。

8.根据权利要求1所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，其特征在于，所述步骤8中，单目标优化方法为ga遗传算法。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法的步骤。

技术总结本发明公开了一种机理驱动的多工作模态混合励磁电机优化方法，该方法基于电机电磁场机理驱动的混合励磁电机分析方法，其采用简单的非线性磁路描述电机电磁场核心物理量，建立了机理驱动的混合励磁电机核心物理量指标空间描述方法，基于该种指标空间描述方法可实现混合励磁电机的多工作模态优化。本发明的混合励磁电机优化方法思路明确，操作简单。本发明涉及的机理驱动混合励磁电机优化方法具有易于实现、计算快速、优化电机性能较传统方法优异、通用普适等优点，体现出优越的性能。技术研发人员：吴中泽,张文韬,花为受保护的技术使用者：东南大学技术研发日：技术公布日：2024/11/4