目录
1.算法描述
2.仿真效果预览
3.核心程序
4.完整
1.算法描述
永磁同步电机(PMSM)基本结构为定子、转子和端盖 。其中转子磁路结构是永磁同步电机与其它电机最主要的区别,其在很大程度上决定了永磁同步电机的实际性能指标 。通常情况下,永磁同步电机的转子磁路结构分为:凸装式、嵌入式和内置式三种结构 。目前为止,由于永磁同步电机优越的性能,其越来越受到国内外专家学者的重视,并广泛应用到了工业领域的各个方面 。
遗传算法的优化目标可以用如下公式表示:
表示yai控制输出结果;变量ybi表示标准电机的控制输出结果 。
基于遗传算法的优化设计方案是目前应用较为广泛的一种优化方法,其在各个工程应用领域具有较多的使用 。特别是对于较为复杂的系统,其性能往往是收到诸多因素影响的,而为了达到系统的最佳性能,则需要搜索最佳的参数组合,使得系统具备高性能,低功耗,低成本等优势 。而传统的多个参数的最优组合计算往往计算过程较为复杂,而且得到的参数组合也不一定是真实的最优参数,存在较多的问题,而采用遗传优化算法则可以得到提高搜索最优参数组合的效率,并使得参数组合尽可能的接近真实的最优解 。
在工程上,通过将电机的设计转换为最优问题,通过数学规划的方法,并借助计算机编程实现算法的高效稳定的运算 。GA遗传算法是目前应用最为广泛的全局优化算法,其可以有效解决局部优化问题,并且适用于多目标的优化问题 。
遗传算法( )是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法[17] 。它是由美国的J.教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则 。遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域,它是现代有关智能计算中的关键技术 。因此,遗传算法本质上是一种搜索最优解的优化技术,其根据适应度函数进行优化,通过种群个体一代又一代的逼近来实现优化功能 。
目前,遗传算法主要有如下几个方面的应用:
第一、目标函数的优化处理 。目标函数的优化处理是遗传算法最为主要的应用之一,适用于单目标优化问题,多目标优化问题,线性目标优化问题以及非线性目标处理问题等多个领域 。
第二、生产调度的优化处理 。通过遗传算法可以实现较为复杂的同步电机优化设计问题 。
第三、组合优化处理 。由于优化问题的日益复杂化,组合优化的优化处理方式得到越来越多的应用,在控制领域,图像处理以及机器学习方面都有着广泛的应用 。而遗传算法在求解组合优化问题方面有着较强的计算能力 。
基于遗传算法的电机优化设计流程图如下所示:
2.仿真效果预览
![m基于GA遗传算法的PMSM永磁同步电机参数最优计算matlab仿真](http://img.gansulong.com/231121/11153H126-0.png)
文章插图
仿真如下:
3.核心程序
%定义初始值Rs= 0.712; %转子电阻Rr= 3.789; %定子电阻M= 0.295; %磁链Ld= 0.311; %d轴电感Lq= 0.311; %q轴电感p= 2.0;%极对数J= 0.003; %转动惯量%%%下面开始使用遗传优化算法%根据遗传算法进行参数的拟合MAXGEN = 200;NIND= 20;Nums= 7;Chrom= crtbp(NIND,Nums*10);Sm= 0.001;Areas= [Sm,Sm,Sm,Sm,Sm,1,Sm;1,4,1,1,1,4,0.01];FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];Data1= zeros(NIND,Nums);Data2= zeros(MAXGEN,Nums); gen= 0;% randperm(A*B*C)for a=1:1:NIND %计算对应的目标值epls= func_obj(Rs,Rr,M,Ld,Lq,p,J);E= epls;Js(a,1)= E;endObjv= (Js+eps);gen= 0; %%Rs3= []; %转子电阻Rr3= []; %定子电阻M3= []; %磁链Ld3= []; %d轴电感Lq3= []; %q轴电感p3= [];%极对数J3= []; %转动惯量Rs4= []; %转子电阻Rr4= []; %定子电阻M4= []; %磁链Ld4= []; %d轴电感Lq4= []; %q轴电感p4= [];%极对数J4= []; %转动惯量while gen
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