基于多目标免疫克隆算法的三相异步电机优化设计

论文摘要

电机广泛应用于各个行业,每年用电量占全国发电量的一半以上,因此电机的优化设计技术是一个具有重要实际意义的课题,也是一个研究热点。本文在对多目标免疫克隆算法（Multi-objective Immune Clone Algorithm, MOICA）进行研究的基础上,将多目标免疫克隆算法应用于三相异步电机优化设计,主要内容如下：1、研究免疫克隆算法基本原理及特点,并对多目标免疫克隆算法进行编程,用六个经典测试函数验证其有效性。2、在了解三相异步电机基本结构和工作原理的基础上,建立三相异步电机多目标优化设计的数学模型,并对数学模型中的优化变量、目标函数、约束条件进行确定。3、将多目标免疫克隆算法应用于三相异步电机多目标优化系统,并对典型规格电机进行优化设计,与系统已有的优化算法得到的结果进行比较,验证多目标免疫克隆算法在电机优化设计系统中的有效性。论文的研究得到浙江省重大科技专项“高效和特高效异步电动机的研制”（2008C01011-1）的资助。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 插图清单
• 表格清单
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的主要内容
• 第二章 多目标免疫克隆算法
• 2.1 多目标优化基本概念
• 2.2 电机优化常用的多目标优化算法
• 2.2.1 多目标遗传算法
• 2.2.2 多目标模拟退火算法
• 2.2.3 多目标蚁群算法
• 2.3 多目标免疫克隆算法
• 2.3.1 算法基础
• 2.3.2 多目标免疫克隆优化算法
• 2.3.3 多目标免疫克隆优化算法的测试
• 2.4 本章小结
• 第三章 电机多目标优化数学模型
• 3.1 三相异步电机的基本结构和工作原理
• 3.1.1 三相异步电动机的基本结构
• 3.1.2 三相异步电动机的基本工作原理
• 3.1.3 等效电路
• 3.2 三相异步电机多目标优化数学模型
• 3.2.1 目标函数的确定
• 3.2.2 优化变量的确定
• 3.2.3 约束条件的确定
• 3.3 本章小结
• 第四章 多目标免疫克隆算法在电机优化中的应用及结果分析
• 4.1 优化设计流程
• 4.2 电机优化设计程序实现
• 4.3 优化结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文