基于改进麻雀搜索算法的电动机铸铜转子槽型结构优化

摘要：

铸铜转子能有效提高感应电动机的效率,但导致感应电动机启动转矩降低、启动电流升高.针对该问题,在麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,简称SSA)基础上,结合反向学习策略和自适应变异提出改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,简称ISSA).使用LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)模型筛选出对电动机启动性能影响较大的转子槽型结构参数,将其作为优化变量,以降低计算时间.实例优化结果表明:相对于灰狼优化算法(grey wolf optimizer algorithm,简称GWOA)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,简称WOA),ISSA优化后的转子槽型结构参数最接近循环遍历法的转子槽型结构参数,ISSA优化后的电动机综合启动性能最优;ISSA优化后的电动机启动转矩倍数比优化前增加了0.4091,启动电流倍数比优化前降低了0.0706.

关键词：优化设计、感应电动机、铸铜转子、LASSO模型、改进的麻雀搜索算法

所属期刊栏目：46

分类号：TM343;TP18(电机)

资助基金：国家自然科学基金;天津市自然科学基金重点项目;河北省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-41