25、表面永磁同步电机的优化电磁设计

表面永磁同步电机的优化电磁设计

1. 遗传算法与电机优化设计

在电机的优化设计中，遗传算法是一种常用的方法。在使用遗传算法时，后代优化变量通常处于父代变量之间。对于二进制编码，只有使用格雷码时才会出现这种情况。

在永磁同步电机和感应电机的优化设计示例中，通常使用以下参数来控制遗传算法：
- 种群大小
- 世代数
- 精英主义（即直接进入下一代的最佳成员数量）
- 变异率（即每个变量遗传代码发生变异的概率）
- 排除因子（即交配后父代适应度函数的降低率）

2. 表面永磁同步电机（SPMSM）的设计主题

可变速度表面永磁同步电机（SPMSM）的设计主题通常由以下规格组成：
- 基本连续功率（$P_b$）
- 基本速度（$n_b$）
- 最大电压（$V_n$）
- 过载系数（$k_l$）
- 最大速度（$n_{max}$）
- 最大速度下的功率（$P_{max}$）
- 相数（$m$）

同时，还添加了一些约束条件：
- 在$P_b$和$n_b$下的效率
- 材料绝缘等级（允许温度）
- 对外来物体的防护等级
- 有源材料的总初始成本

对于表面永磁同步电机，弱磁（$n_{max}/n_b > 1.5$）通常不太可行，除非其同步电感$L_s$在标幺值上较大，例如采用齿绕定子绕组。因此，通常$n_{max} = n_b$。

3. 电气和磁负载

选择电气和磁负载是电机设计的第一阶段。对于SPMSM，这些负载的描述如下：