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申请/专利权人：利欧集团泵业科技有限公司
摘要：本发明属于电机技术领域，特指一种数据驱动的永磁辅助磁阻电机优化设计方法；包括如下步骤：首先确定所要优化的电机性能指标作为优化目标函数的输出，并且通过专家设计经验库选取相关的能影响所要优化的电机性能指标的设计参数作为优化目标函数的输入；通过电机样本数据对混合输入模糊神经网络模型进行训练，得到电机优化目标函数的模型；基于得到的电机优化目标函数模型，通过改进的NSGA‑Ⅱ优化算法寻优，得到最优解集，并在最优解集中选取最优解；本发明通过在模型方面引入分类变量，可以减少目标函数模型的个数，减少计算成本，缩短计算时间。
主权项：1.一种数据驱动的永磁辅助磁阻电机优化设计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，根据专家设计经验库选取输入变量，选取转子类别、气隙处的角位置△αi、厚度hci和磁桥厚度Xi作为模型的输入变量，其中转子类别运用1ofn的编码形式，其中n代表转子类别的总数，i代表每极磁障的层数，确定电机优化目标，目标函数为最大平均转矩Tave和最小转矩脉动Tp，转化为其中Tmax、Tmin分别为在稳定周期内，转矩幅值最大、最小值，优化目标中的两个变量作为模型的输出；步骤S2，通过电机样本数据对混合输入模糊神经网络模型进行训练，得到电机优化目标函数的模型；步骤S3，以为优化目标，运用NSGA-Ⅱ优化算法对电机的输入参数进行优化；步骤S4，把最优解集中的种群带入到目标函数模型中，从中找到最优解，为对比优化前后的性能结果，用通过多目标优化找到的最优解进行有限元分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 利欧集团泵业科技有限公司 一种数据驱动的永磁辅助磁阻电机优化设计方法
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