基于支持向量機建模的永磁球形電機的優(yōu)化設計研究.pdf

1、航天、軍事、醫(yī)療等領域的發(fā)展對能實現(xiàn)多自由度運動電機的要求不斷提高，永磁球形電機的研究受到了普遍的關注。永磁球形電機的研究是一個涉及到電力電子技術、自動控制技術、傳感器技術、計算機軟件工程和數(shù)控加工技術等多學科交叉的領域，其系統(tǒng)本身具有高度非線性、強耦合性和復雜性。因此，采用傳統(tǒng)的電機建模方法進行參數(shù)優(yōu)化計算時，在計算時間上無法滿足智能優(yōu)化算法大量迭代計算的要求。本文提出一種基于支持向量機回歸原理的“非參數(shù)建模”方法，建立了永磁球形電機

2、的數(shù)學模型，并利用智能優(yōu)化算法對永磁球形電機的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行了優(yōu)化計算和仿真驗證，為高維非線性復雜電機的參數(shù)優(yōu)化研究提供了參考和借鑒。
　　本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　(1)針對一種新型永磁球形電機的結(jié)構(gòu)，采用三維有限元法建立了電磁場模型，對氣隙磁場進行了分析。在此基礎上，根據(jù)單個定轉(zhuǎn)子磁極對轉(zhuǎn)矩線性可疊加的原理建立了整個球形電機的電磁轉(zhuǎn)矩模型，分析了永磁體和線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)、氣隙大小等對轉(zhuǎn)矩特性的影響，為電機的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行

3、優(yōu)化計算提供了基礎。
　　(2)提出了利用支持向量機(Support Vector Machine，SVM)進行非參數(shù)建模的思想。采用正交試驗和均勻分布相結(jié)合的方法以及隨機法，共生成了200個樣本空間數(shù)據(jù)用于支持向量機回歸模型的訓練和測試。利用Libsvm軟件采用默認參數(shù)對球形電機建立了初步的SVM模型，并在測試集和訓練集上進行了回歸驗證，結(jié)果表明了對模型參數(shù)進行進一步優(yōu)化的必要性。
　　(3)分析了支持向量機模型參數(shù)C和δ

4、對模型精準度的影響。分別利用網(wǎng)格尋優(yōu)算法、遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法對參數(shù)C和δ進行了尋優(yōu)計算，并對三種算法的計算結(jié)果分別在訓練集和測試集進行了驗證和比較分析，選定了建立永磁球形電機支持向量機模型的最優(yōu)參數(shù)。
　　(4)給出了永磁球形電機的支持向量機模型的數(shù)學表示形式，以輸出轉(zhuǎn)矩為目標函數(shù)，分別利用改進的遺傳算法、粒子群算法與支持向量機模型結(jié)合對電機本體的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化計算，并給出了優(yōu)化計算結(jié)果。
　　(5)根據(jù)優(yōu)化后的參數(shù)