基于RBF-CMGA的电机低温运行特性优化

摘要：

为了探讨电机的低温运行特性,依据径向基函数网络(RBFNN)和压缩映射遗传算法(CMGA)融合理论,对电机低温运行特性(起动功率、起动转矩、转速)进行了优化分析,预测了低温起动电机的结构参数;对比分析了电机在0℃、-5℃、-15℃和-25℃下的运行特性;在-25℃下,进行了电机起动电压、起动电流、起动转矩及起动转速等性能试验.结果表明:优化后的电机最大起动功率为2.89 kW,平均起动转矩为42 N·m,最大转速为2475 r/min,保证了发动机快速、可靠地低温起动.证实了利用RBF-CMGA融合算法对电机结构参数和运行特性进行优化,是完全可行的.

关键词：电机、发动机、运行特性、神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：TK441+.37(内燃机)

资助基金：国家自然基金项目50376021、50776042;河南省教育厅自然科学研究计划项目2008A470008

在线出版日期：2009-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：655-658,665