基于深度神经网络模型的无铁心永磁同步直线电机结构优化研究

摘要：

针对无铁心永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)存在推力波动问题,该文从电机结构优化着手,引入深度学习算法建立PMSLM快速计算模型,并进行全局优化以实现推力波动抑制.首先,通过有限元模型获取PMSLM结构参数与推力及推力波动的样本数据,采用深度神经网络(deep neural network,DNN)建立其非参数快速计算模型,并与K近邻域算法和支持向量机建模方法对比,验证DNN优越性;其次,以“推力密度不削弱,推力波动最小”为目标,采用免疫克隆算法对电机结构参数进行多工况优化;最后,仿真分析和样机测试验证该方法的正确性和有效性.

关键词：永磁同步直线电机、推力波动、深度神经网络、免疫克隆算法

所属期刊栏目：39

分类号：TM35(电机)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：6085-6094