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      基于遺傳-模式算法的高效異步電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

      2020-04-18 02:05:38莊海軍陳付豪
      微電機(jī) 2020年2期
      關(guān)鍵詞:異步電機(jī)繞組轉(zhuǎn)矩

      胡 堃,莊海軍,陳付豪

      (中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 電氣與動(dòng)力工程學(xué)院,江蘇 徐州 221116)

      0 引 言

      近年來(lái)能源日益匱乏、污染日益嚴(yán)重,進(jìn)一步的節(jié)能減排以及環(huán)境保護(hù)刻不容緩,這也要求異步電機(jī)朝著超高效率和超超高效率的方向發(fā)展。異步電機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,制造、使用和維護(hù)方便,以及重量較輕,成本較低、應(yīng)用廣泛等優(yōu)點(diǎn),因此對(duì)異步電機(jī)的優(yōu)化設(shè)計(jì)工作具有一定的理論意義和工程價(jià)值。

      目前,為了滿(mǎn)足高效和高功率密度的電機(jī)設(shè)計(jì),國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者在繞組設(shè)計(jì)和優(yōu)化算法領(lǐng)域提出了許多的方案。文獻(xiàn)[1-2]提出正弦波繞組,可以有效降低電機(jī)的銅耗或鐵耗及風(fēng)摩損耗等,提高電機(jī)的效率和功率因素;文獻(xiàn)[3-5]提出了低諧波繞組,大大削弱了相帶諧波磁動(dòng)勢(shì),降低了雜散損耗,提高了電機(jī)的效率和功率因素;文獻(xiàn)[6]提出雙三相繞組,能夠有效的抑制諧波和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng);文獻(xiàn)[7]提出不等匝繞組的設(shè)計(jì),能夠有效的抑制諧波;文獻(xiàn)[8-9]提出田口算法,利用田口算法來(lái)減少實(shí)驗(yàn)次數(shù),合理選擇優(yōu)化參數(shù);文獻(xiàn)[10]提出蟻群算法和混合模擬退火算法來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多目標(biāo)優(yōu)化;文獻(xiàn)[11-14]提出遺傳算法來(lái)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,遺傳算法能很好的求解非線(xiàn)性問(wèn)題;文獻(xiàn)[15]提出了模式搜索算法來(lái)實(shí)現(xiàn)電機(jī)優(yōu)化。上述文獻(xiàn)多是針對(duì)一點(diǎn)來(lái)優(yōu)化且優(yōu)化算法對(duì)象多為永磁電機(jī),對(duì)工業(yè)應(yīng)用廣泛的異步電機(jī)較少。

      結(jié)合上述研究所給的觀點(diǎn),本文提出基于遺傳-模式搜索算法,利用田口算法確定參數(shù),對(duì)一臺(tái)采用雙層疊繞組的異步電機(jī)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。旨在滿(mǎn)足電機(jī)其他性能指標(biāo)的前提下,提高電機(jī)的效率,使其達(dá)到IE3的標(biāo)準(zhǔn)。

      1 不等匝低諧波繞組設(shè)計(jì)

      1.1 電機(jī)的基本參數(shù)

      基于22kW、4極的三相異步電機(jī),電機(jī)的參數(shù)如表1所示,電機(jī)原有的繞組采用雙層疊式繞組,優(yōu)化之后是雙層不等匝低諧波繞組。

      表1 三相感應(yīng)電機(jī)的參數(shù)

      圖1 異步電機(jī)的剖面圖

      1.2 低諧波繞組與疊繞組的效果對(duì)比

      由表1可以得到電機(jī)每極每相槽數(shù)q=4。當(dāng)q=4時(shí),低諧波繞組各相線(xiàn)圈的匝數(shù)比N1∶N2∶N3∶N4= 1.5∶2.12∶1.62∶1。

      圖2 低諧波繞組示意圖

      以每槽導(dǎo)體數(shù)Z=32來(lái)計(jì)算,在滿(mǎn)足槽滿(mǎn)率kf的情況下經(jīng)過(guò)相應(yīng)的調(diào)整,確定電機(jī)每極每相線(xiàn)圈的匝數(shù)為16∶22∶16∶10。

      原異步電機(jī)樣機(jī)的繞組類(lèi)型為雙層疊式,通常選取節(jié)距比β=5/6,以此來(lái)削弱5次和7次諧波分量,其系數(shù)計(jì)算為

      式中,q為每極每相槽數(shù);v為諧波次數(shù);α為槽距角;β為節(jié)距比。

      因?yàn)樵诰唧w設(shè)計(jì)低諧波繞組時(shí),各線(xiàn)圈的實(shí)際匝數(shù)比不可能與理論計(jì)算的匝數(shù)比完全一致,所以各次諧波在不同程度上都是存在的,基波繞組系數(shù)也與理論存在誤差,均需重新計(jì)算。不等匝繞組系數(shù)的實(shí)際計(jì)算為

      兩種繞組所對(duì)應(yīng)的繞組系數(shù)如表2所示,可以看出:低諧波繞組的基波系數(shù)較之前有所降低,但是各次諧波系數(shù)降低很多,這樣有效的提高了氣隙磁場(chǎng)的正弦性,減小由氣隙諧波產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)和諧波損耗。

      表2 繞組系數(shù)對(duì)比

      在不同定子繞組連接方式下,異步電機(jī)性能參數(shù)如表3所示,在輸出功率基本一致的情況下,由于低諧波繞組的電阻比原繞組小,所以銅耗大大減小,鐵耗略有上升。在輸出功率基本不變時(shí),轉(zhuǎn)子銅耗與轉(zhuǎn)差率成正比,當(dāng)轉(zhuǎn)速上升,轉(zhuǎn)差率下降,轉(zhuǎn)子銅耗下降。額定轉(zhuǎn)矩與轉(zhuǎn)差率成正比,當(dāng)轉(zhuǎn)差率小于臨界轉(zhuǎn)差率且轉(zhuǎn)差率變小時(shí),額定轉(zhuǎn)矩也略有減小。由表3可以看出:定子銅耗減小了23.26W,轉(zhuǎn)子銅耗減少了28.95W,效率提高了0.1957%,功率因素提高了0.0008,消耗的銅量減少了0.2823kg。由此可以得到低諧波繞組在提高效率、功率因素以及產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力方面有著顯著的優(yōu)勢(shì)。

      表3 不同繞組連接方式電機(jī)性能參數(shù)對(duì)比

      圖3表示電機(jī)在不同繞組下的轉(zhuǎn)矩對(duì)比圖,其中黑色線(xiàn)條為疊繞組, 紅色線(xiàn)條為低諧波繞組;從圖中可以看出,低諧波繞組在抑制轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)方面明顯比疊繞組的效果好。

      圖3 繞組優(yōu)化前后的轉(zhuǎn)矩圖

      2 利用田口算法來(lái)確定電機(jī)優(yōu)化參數(shù)

      2.1 田口算法的原理

      異步電機(jī)采用低諧波繞組,雖然在一定的程度上提高了效率,但是仍不能達(dá)到IE3超高效異步電機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)。介于這種情況,將電機(jī)的效率和功率因素作為電機(jī)優(yōu)化目標(biāo),其他的標(biāo)準(zhǔn)作為約束條件,對(duì)改進(jìn)之后的電機(jī)進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)一步提高效率,從而達(dá)到超高效電機(jī)的要求。

      目前在電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,選取優(yōu)化參數(shù)往往是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)法,但是經(jīng)驗(yàn)法缺乏對(duì)優(yōu)化參數(shù)靈敏性的分析,往往會(huì)導(dǎo)致尋找最優(yōu)解效率低的問(wèn)題。針對(duì)上述研究現(xiàn)狀,本文提出田口優(yōu)化算法來(lái)選擇優(yōu)化的結(jié)構(gòu)參數(shù)。

      田口算法最早是由日本專(zhuān)家田口軒一提出的,這是一種利用建立正交表來(lái)選擇優(yōu)化參數(shù)和安排實(shí)驗(yàn)的方法,其最大的優(yōu)點(diǎn)在于利用最少的實(shí)驗(yàn)次數(shù)來(lái)達(dá)到確定參數(shù)的目的。

      圖4 定子槽與轉(zhuǎn)子槽的槽形

      為了進(jìn)一步分析電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)的改變,對(duì)電機(jī)性能指標(biāo)的影響。將鐵心長(zhǎng)度L、每槽導(dǎo)體數(shù)Z、定子槽口寬度bs0、定子槽半徑bs2、定子槽寬度bs1、定子槽高h(yuǎn)s2、轉(zhuǎn)子槽口寬度br1、轉(zhuǎn)子槽寬度br2和轉(zhuǎn)子槽高h(yuǎn)r1作為參數(shù)因子,并且利用參數(shù)化掃描功能對(duì)每一個(gè)參數(shù)進(jìn)行掃描,從而確定最佳的水平值。參數(shù)因子的水平值的具體選取如表4所示。

      表4 參數(shù)因子及水平值

      2.2 田口算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      在傳統(tǒng)的電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),進(jìn)行參數(shù)化掃描,參數(shù)每改一次就需要重新計(jì)算一次,再進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。若本次設(shè)計(jì)采用傳統(tǒng)優(yōu)化方法,則需要進(jìn)行,這樣的話(huà)大大增加了計(jì)算量。利用田口算法建立正交表,一共只需要進(jìn)行27次有限元計(jì)算,大大減少了計(jì)算量,提高了效率。正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

      表5 各個(gè)優(yōu)化參數(shù)對(duì)性能指標(biāo)影響所占比重

      通過(guò)計(jì)算與分析,獲得電機(jī)設(shè)計(jì)變量對(duì)電機(jī)效率和功率因素的影響權(quán)重比,由表5,我們可以看出鐵心長(zhǎng)度L、每槽導(dǎo)體數(shù)Z、定子槽口寬度bs0、定子槽寬度bs1、定子槽高h(yuǎn)s2,對(duì)電機(jī)優(yōu)化目標(biāo)的影響比較大,因此選擇這幾個(gè)結(jié)構(gòu)變量來(lái)作為下一步多目標(biāo)優(yōu)化的優(yōu)化參數(shù)。

      3 基于遺傳-搜索算法的電機(jī)多目標(biāo)化

      3.1 遺傳-模式算法

      遺傳算法[16]是由Hollhand于20世紀(jì)70年代初提出的。這種基于自然選擇的生物進(jìn)化理論,是一種模仿生物進(jìn)化過(guò)程,可以將其應(yīng)用于優(yōu)化工程。遺傳算法是一種全局算法,其本質(zhì)是:通過(guò)編碼將問(wèn)題空間映射到編碼空間,再在編碼空間里面進(jìn)行選擇、交叉和變異操作,經(jīng)過(guò)數(shù)次迭代得到最優(yōu)解,再將最優(yōu)解逆映射到原空間,從而得到問(wèn)題的全局最優(yōu)解。這是一種自適應(yīng)的隨機(jī)并行算法,全局搜索能力強(qiáng),但是在逼近最優(yōu)解時(shí),其最佳個(gè)體的適應(yīng)度增長(zhǎng)即為緩慢,因此在最優(yōu)點(diǎn)附近,遺傳算法并不是一個(gè)很好的選擇。

      模式搜索算法具有很強(qiáng)的局部搜索能力,但是搜索的結(jié)果和其搜索的初始點(diǎn)有很大的關(guān)系,從不同的初始點(diǎn)進(jìn)行搜索,其結(jié)果有很大的區(qū)別。一般而言,初始點(diǎn)越逼近全局最優(yōu)解時(shí),其搜索的最優(yōu)點(diǎn)也越接近全局最優(yōu)點(diǎn)。由于模式搜索法是一種依靠初始點(diǎn)的局部算法,可以很好的解決遺傳算法在最優(yōu)點(diǎn)效率低的問(wèn)題,因此本文創(chuàng)新的將二者結(jié)合起來(lái),形成遺傳-模式搜索算法。

      遺傳-模式搜索算法的核心思想是:首先利用遺傳算法進(jìn)行全局搜索,求得一個(gè)逼近最優(yōu)解的初始點(diǎn),然后將這個(gè)初始值作為模式搜素的原始值進(jìn)行局部求解,再次進(jìn)行有限元求解,直到求得一個(gè)最優(yōu)解。電機(jī)優(yōu)化參數(shù)變化范圍如表6所示。

      表6 電機(jī)優(yōu)化變量的參數(shù)變化范圍

      3.2 優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程

      在電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)中常用的解決兩個(gè)或兩個(gè)以上目標(biāo)函數(shù)的評(píng)價(jià)方法多為權(quán)重系數(shù)法,即通過(guò)對(duì)不同優(yōu)化目標(biāo)yi(x)賦予不同權(quán)重系數(shù)wi,將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題來(lái)解決,評(píng)價(jià)函數(shù)cost的加權(quán)形式為

      經(jīng)過(guò)田口實(shí)驗(yàn)的分析可得,感應(yīng)電機(jī)效率變化范圍為88.6035%-93.0779%,所以將電效率率優(yōu)化的目標(biāo)值設(shè)為94%,定義異步電機(jī)效率的目標(biāo)函數(shù)為y1,其表達(dá)式為

      式中,efficiency為效率。

      經(jīng)過(guò)田口實(shí)驗(yàn)的分析可得,感應(yīng)電機(jī)功率因素變化范圍為0.89683-0.93416,所以將電機(jī)功率因素的目標(biāo)值設(shè)置為0.94,定義異步電機(jī)功率的目標(biāo)函數(shù)為y2,其表達(dá)式為

      y2=1+(0.94-factor)2

      式中,factor為功率因素。

      采用傳統(tǒng)的加權(quán)算法,依據(jù)優(yōu)化目標(biāo)的重要程度,確定各優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重,本文的目的是在其他指標(biāo)符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,偏重提高效率,所以將效率目標(biāo)權(quán)值設(shè)置為w1=0.75和w2=0.25,所以異步電機(jī)效率和功率因素的目標(biāo)函數(shù)可以寫(xiě)為

      cost=w1×y1+w2×y2

      3.3 優(yōu)化結(jié)果與分析

      基于遺傳-模式搜索算法實(shí)現(xiàn)異步電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),其參數(shù)和性能結(jié)果如表7和表8所示,可以看出,優(yōu)化后的電機(jī)效率從91.3%提高到93.1%,大大提高了電機(jī)效率,功率因素略為下降,但也達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),其優(yōu)化之后的電機(jī)也符合設(shè)計(jì)要求。

      表7 電機(jī)參數(shù)優(yōu)化前后比較

      表8 電機(jī)優(yōu)化前后性能比較

      圖5為電機(jī)在穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的磁密分布,從圖中我們可以看出,穩(wěn)態(tài)時(shí)齒部和軛部磁密都未超過(guò)此硅鋼片的飽和值,所以此次優(yōu)化設(shè)計(jì)是符合電機(jī)設(shè)計(jì)的要求。

      圖5 電機(jī)穩(wěn)態(tài)的磁密分布

      圖6為優(yōu)化前后電機(jī)效率-速度曲線(xiàn)及在額定狀態(tài)下的效率值,可以看出在額定狀態(tài)下,電機(jī)效率得到明顯的提高。

      圖6 優(yōu)化之前的電機(jī)在額定狀態(tài)下的效率

      圖7為電機(jī)在優(yōu)化前后的轉(zhuǎn)矩對(duì)比圖,其中上面線(xiàn)條為優(yōu)化前的, 下面線(xiàn)條為優(yōu)化后的;從圖中可以看出,優(yōu)化后的電機(jī)在抑制轉(zhuǎn)矩波動(dòng)方面較優(yōu)化之前的好。

      圖7 電機(jī)優(yōu)化前后的轉(zhuǎn)矩圖

      圖8為優(yōu)化前后轉(zhuǎn)矩的諧波分析,通過(guò)諧波分析,可以得到以下的結(jié)論:①優(yōu)化之后的起動(dòng)變大 ;②優(yōu)化之后的諧波降低 ;③3次諧波是主要的諧波,其幅值占到了98%。圖8也說(shuō)明了優(yōu)化之后的電機(jī)性能較之前的良好。

      圖8 優(yōu)化前后轉(zhuǎn)矩的諧波分析

      4 結(jié) 語(yǔ)

      本文分析了不等匝低諧波繞組,通過(guò)與雙層疊繞組的分析與比較,證實(shí)了低諧波繞組在本文電機(jī)中具有兼顧提高電機(jī)效率和功率因素的能力,而且較原來(lái)的繞組可實(shí)現(xiàn)省銅、節(jié)約成本的優(yōu)勢(shì),提高了電機(jī)的競(jìng)爭(zhēng)力。在上述研究工作的基礎(chǔ)上,針對(duì)低諧波繞組異步電機(jī)效率提升不顯著的問(wèn)題,選擇以電機(jī)效率和功率因素作為優(yōu)化目標(biāo),利用田口算法來(lái)確定優(yōu)化參數(shù),進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化分析。在遺傳算法與模式搜索算法的基礎(chǔ)上,分析了兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出遺傳-模式搜索算法,來(lái)彌補(bǔ)遺傳算法在最優(yōu)點(diǎn)局部搜索能力較差的缺點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)電機(jī)的多目標(biāo)優(yōu)化。在電機(jī)其他性能指標(biāo)符合國(guó)標(biāo)的基礎(chǔ)上,優(yōu)化后電機(jī)效率提高到93.1247%,功率因素略為下降,大大提高了電機(jī)效率,實(shí)現(xiàn)了超高異步電機(jī)設(shè)計(jì)的研究目標(biāo),具有一定的參考價(jià)值。

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