【摘要】：電機設(shè)計過程的復(fù)雜性決定了電機優(yōu)化設(shè)計是一種復(fù)雜的有約束、多目標(biāo)、多變量以及多峰值的非線性規(guī)劃問題。而且三相異步電動機被廣泛的應(yīng)用于各個行業(yè),提升三相異步電動機的性能仍然具有重要的實際意義,因此如何以提升電機的性能指標(biāo)或者降低電機成本為目標(biāo),實現(xiàn)三相異步電動機高效率的優(yōu)化設(shè)計依然是電機行業(yè)的研究熱點之一。本文針對電機的全局優(yōu)化問題,利用改進的遺傳算法和隨機算法相結(jié)合來對電機進行混合優(yōu)化。并且通過VB的可視化編程技術(shù),完成了中小型三相異步電機優(yōu)化設(shè)計軟件的開發(fā)。論文主要工作如下:第一,提出了一種基于遺傳算法和隨機算法的混合優(yōu)化算法。該算法通過引入適應(yīng)度函數(shù)的改造來避免遺傳算法的早熟問題以及算法后期適應(yīng)度差距不明顯造成的進化停滯現(xiàn)象;同時,利用交叉概率和變異概率的自適應(yīng)公式來緩解遺傳算法中種群多樣性和算法收斂速度之間的矛盾;另外,利用隨機算法對遺傳算法優(yōu)化結(jié)果進行二次優(yōu)化來彌補遺傳算法中二進制編碼帶來的離散化誤差和遺傳操作的不確定性規(guī)則所造成的算法局部搜索能力較差。測試結(jié)果表明,該算法是可行并且有效的。第二,研究了三相異步電機優(yōu)化設(shè)計中所使用到的數(shù)學(xué)分析和處理方法。建立了三相異步電機優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,給出了數(shù)據(jù)存儲方式以及數(shù)值處理方法。第三,根據(jù)電機設(shè)計理論和優(yōu)化算法,在VB編程開發(fā)工具中編寫了電機設(shè)計程序和電機優(yōu)化程序,并給出了相關(guān)程序的流程圖以及說明。第四,結(jié)合界面設(shè)計,完善了三相異步電機優(yōu)化設(shè)計軟件的開發(fā),并利用所設(shè)計軟件對三相異步電機進行優(yōu)化設(shè)計。優(yōu)化結(jié)果分析表明所設(shè)計軟件能夠?qū)崿F(xiàn)三相異步電機的優(yōu)化設(shè)計,提升電機性能指標(biāo)。
【圖文】：

異步電機混合優(yōu)化設(shè)計及 CAD 軟件開發(fā)-6-圖 2.1 劣解與非劣解示意圖2.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題的求解方法針對 MO 問題，主要有以下幾種求解方法。（1）構(gòu)造評價函數(shù)法：通過構(gòu)造評價函數(shù)來判斷方案的優(yōu)劣性，從而將MO 問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題求解。線性加權(quán)法、乘除法等方法常被用來構(gòu)造評價函數(shù)。線性加權(quán)法是求解 MO 問題最常用的方法之一，它是將各個子目標(biāo)函數(shù)通過線性加權(quán)的方式來構(gòu)造出一個新的評價函數(shù)[25]。1( ) ( )pi iiF x w f x (2-2)式（2-2）中，iw 是加權(quán)系數(shù)，可以根據(jù)子目標(biāo)的重要程度，分配不同的加權(quán)系數(shù)，0 1i w ，并且11piiw 。（2）Pareto 非支配排序法：通過對種群中個體的非支配程度進行統(tǒng)計，，具有相同非支配程度的個體分配同一個適應(yīng)度，從而用個體的非支配程度來決定個體的優(yōu)劣性[24]。假定在某一時刻 t

圖 2.2 種群中個體的 Pareto 非支配排序基于種群的非 Pareto 法：通過將種群按照 q 個子目標(biāo)劃分種群再以某個子目標(biāo)函數(shù)作為選擇標(biāo)準(zhǔn)。之后再將選擇之作為一個新的種群繼續(xù)進行交叉和變異操作[26]，從而產(chǎn)生新圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TM343

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本文編號：2567800