基于场路结合的永磁直流电动机优化设计

基于场路结合的永磁直流电动机优化设计

论文摘要

永磁直流电动机具有结构简单、体积小、效率高等优点,在国民经济各行各业得到了广泛应用。随着新结构、新材料、新工艺的出现,永磁直流电动机的磁路结构和参数计算更加复杂,传统的磁路设计方法难以保证设计的准确性。为此,本文采用场路结合的思想,对永磁直流电动机进行了分析计算和优化设计,其主要工作和取得的成果如下。首先,分析并建立了求解永磁直流电动机电磁场的有限元模型,分别计算了空载漏磁系数、气隙系数、电枢计算长度和计算极弧系数,给出了磁极偏心时的计算极弧系数变化曲线,为更加精确地进行电磁设计奠定了基础;第二,在分析齿槽转矩产生机理的基础上,提出了1种永磁电机齿槽转矩计算的新方法,并通过与实验数据的对比,验证了该方法的正确性;第三,利用电磁场有限元计算,对磁极削角方式抑制齿槽转矩的效果进行了研究,结果表明,最佳削角方式可削弱齿槽转矩达79%;第四,对偏心磁极结构对电枢反应的影响进行了研究,发现采用偏心磁极可以抑制电枢反应引起的气隙磁场畸变,减小最大片间电压,但并不能减小换向区域的气隙磁密;最后,分析并建立了永磁直流电动机的优化设计模型,并应用粒子群算法研发了相应的优化设计软件,实现了永磁直流电动机的高效率和低成本优化。本文的研究工作对改善永磁直流电动机参数和性能计算的准确性,探讨采用不同永磁结构削弱齿槽转矩、抑制电枢反应的效果,以及提高整机性价比等方面具有参考价值。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 国内外研究现状
  • 1.1.1 永磁直流电机的研究现状
  • 1.1.2 优化算法及其在电机设计中的应用情况
  • 1.1.3 永磁直流电动机设计方法研究现状
  • 1.2 本文研究的目的和意义
  • 1.2.1 本文研究的目的
  • 1.2.2 本文研究的意义
  • 1.3 本文研究的主要内容
  • 2 永磁直流电动机的基本结构、工作原理和设计方法
  • 2.1 引言
  • 2.2 永磁直流电动机的基本结构和工作原理
  • 2.2.1 永磁直流电动机的基本结构
  • 2.2.2 永磁直流电动机的工作原理
  • 2.3 永磁直流电动机的设计方法
  • 2.3.1 等效磁路设计方法
  • 2.3.2 电磁场有限元计算
  • 2.4 本文的研究工具
  • 2.4.1 Ansoft 简介
  • 2.4.2 Visual Basic 简介
  • 2.5 小结
  • 3 基于电磁场分析的永磁直流电动机主要系数计算
  • 3.1 引言
  • 3.2 气隙系数的有限元计算
  • 3.3 漏磁系数的有限元计算
  • 3.4 电枢计算长度的有限元计算
  • 3.5 计算极弧系数的有限元计算
  • 3.6 小结
  • 4 基于电磁场分析的永磁直流电动机齿槽转矩研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 齿槽转矩的产生机理
  • 4.3 齿槽转矩的计算方法
  • 4.3.1 齿槽转矩计算方法介绍
  • 4.3.2 时变运动场计算齿槽转矩
  • 4.4 齿槽转矩的削弱方法
  • 4.4.1 齿槽转矩的削弱方法介绍
  • 4.4.2 本文提出的削弱齿槽转矩的新方法
  • 4.5 小结
  • 5 基于电磁场分析的永磁直流电动机偏心磁极结构设计研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 永磁直流电动机交轴电枢反应的特点及其对性能的影响
  • 5.3 偏心磁极结构设计对气隙磁场畸变率和环火影响的研究
  • 5.4 偏心磁极结构设计对换向区磁密大小和换向影响的研究
  • 5.5 小结
  • 6 粒子群算法的基本理论与数值检验
  • 6.1 引言
  • 6.2 粒子群算法的基本理论
  • 6.3 粒子群算法的参数分析与设置
  • 6.4 粒子群算法的数学检验
  • 6.4.1 数值实验软件的开发
  • 6.4.2 Rosenbrock 函数的数值检验
  • 6.4.3 Shubert 函数的数值检验
  • 6.4.4 Schaffer 函数的数值检验
  • 6.4.5 粒子群算法与模拟退火算法的对比
  • 6.5 小结
  • 7 粒子群算法在永磁直流电动机优化设计中的应用
  • 7.1 引言
  • 7.2 永磁直流电动机的优化设计模型
  • 7.2.1 目标函数
  • 7.2.2 约束条件
  • 7.2.3 优化变量
  • 7.3 基于粒子群算法的永磁直流电动机优化设计软件研发
  • 7.3.1 优化设计软件的研发思路
  • 7.3.2 软件功能与系统框图
  • 7.3.3 软件功能模块简介
  • 7.4 粒子群算法在永磁直流电动机优化设计中的应用研究
  • 7.4.1 优化设计数学模型
  • 7.4.2 优化结果及其分析
  • 7.5 小结
  • 8 全文总结与展望
  • 8.1 全文总结
  • 8.2 后续工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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