【摘要】：針對(duì)采用傳統(tǒng)算法對(duì)開關(guān)磁阻電機(jī)(SRM)本體進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)存在算法復(fù)雜、調(diào)節(jié)參數(shù)多、計(jì)算量大且易陷入局部最優(yōu)解等問題,提出一種基于果蠅算法(FOA)的SRM本體多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。利用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法建立SRM非參數(shù)模型,采用FOA算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了SRM定轉(zhuǎn)子極弧的全局最優(yōu)設(shè)計(jì),最后對(duì)該優(yōu)化算法的效果進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,同時(shí)與傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法(PSO)進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明,FOA算法不僅獲得了較PSO算法更好的轉(zhuǎn)矩波動(dòng)系數(shù)和效率指標(biāo),而且具有參數(shù)設(shè)置少、收斂速度快且不易陷入局部最優(yōu)解等特點(diǎn),具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to optimize the multi-objective optimization of the switched reluctance motor (SRM) ontology with traditional algorithm, a multi target optimization design method based on the fruit fly algorithm (FOA) is proposed, which is based on the Drosophila algorithm (FOA). The SRM non parameter model is established by using the limit learning machine algorithm, and the FO is used in FO. The A algorithm is optimized to achieve the global optimal design of the SRM fixed rotor pole arc. Finally, the simulation results of the optimization algorithm are simulated and compared with the traditional particle swarm optimization algorithm (PSO). The results show that the FOA algorithm not only obtains the better torque fluctuation coefficient and efficiency index than the PSO algorithm, but also has a better performance than the PSO algorithm. It has many advantages such as low parameter setting, fast convergence speed and difficulty in falling into local optimal solution.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)海洋礦產(chǎn)資源探采裝備與安全技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室;湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51477047,61503132) 湖南省自然科學(xué)湘潭聯(lián)合基金(2016JJ5026) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CX2016B604)資助
【分類號(hào)】：TM352;TP18

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本文編號(hào)：2124905