Page 45 - 今日电机
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针对存在多个优化目标且目标之间没有确切函
数关系，可能存在冲突或者制约的工程问题，多目
标优化是一类常见的优化方法。多目标优化结果是
非劣解组成的解集，即Pareto前沿。由于优化目标
和待优化变量之间没有已知的明确联系，通过建立
回归模型，并评估模型的准确性，从而建立目标和
变量的函数关系。本文以输出电磁转矩Te和转矩脉
动占比Tripple/Te为2个优化目标，对转子磁障占
比进行优化。优化函数的公式可表示为
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转子模型简化后的约束条件为
磁肋为q轴电流分量提供磁路[15]。为保证各
导磁层磁动势分布规律，不设置q轴径向磁肋，仅
存在周向磁肋。周向磁肋宽度Wrib的增加会导致
q轴电感增大，使电机凸极比减小，功率因数降
低。而磁肋太窄会影响转子机械强度，降低运行
可靠性。同时，研究发现磁肋宽度为0或者接近0
时，Ld反而会降低。电磁转矩与Wrib取值大小的
关系 曲线 如图1 2 所示 ，可 以看 出，电磁 转矩 随
Wrib的增加先增大后减小，但变化范围不大。因 采用遗传算法得到的Pareto前沿曲线如图13所
此，均衡电机转矩、功率因数和机械强度等因 示。
素，不一定要追求最小的Wrib值，在本文选取
Wrib=0.8 mm。
图13 多目标优化Pareto前沿
根据Pareto前沿，以转矩最大为前提选取一组
非劣解如表2所示。
图12 转矩与磁肋宽度关系
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