开关磁阻电机优化设计：克里金插值与遗传算法结合

"该文是关于开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor, SRM)的极面优化设计，采用克里金插值技术(Kriging Interpolation)结合遗传算法(Genetic Algorithm)，旨在降低电机的转矩脉动。作者通过改变定子极面和转子极靴设计，提出了一种新的优化方法。该方法首先利用均匀采样的数据点构建克里金插值曲面，然后应用遗传算法进行参数优化。文中还探讨了不同变异函数对克里金插值精度的影响，并提出了一种自适应加密策略来局部细化设计空间，以提高优化算法的效率。最后，通过解析算例证明了所提算法的有效性，并成功应用于SRM的优化设计，实现了减小转矩脉动的目标。" 开关磁阻电机是一种无刷、无传感器的电动机，其工作原理基于磁阻效应。转矩脉动是SRM的一个主要问题，因为它会导致电机运行不平稳，影响性能和效率。为了改善这一情况，本文提出的优化设计方案主要关注定子极面和转子极靴的几何形状。 克里金插值是一种统计方法，用于估计空间中的未知数据点，通过已知的数据点进行插值。在电机设计中，它可以创建一个连续的曲面来描述电机性能与极面设计参数之间的关系。均匀采样是指在设计空间中等间隔地选取采样点，以确保插值结果的均匀性和准确性。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传的全局优化方法，通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，寻找最优解。在本文中，遗传算法用于调整克里金插值曲面的参数，以最小化转矩脉动。 文中进一步研究了不同变异函数对克里金插值精度的影响。变异函数是克里金插值中的关键组成部分，它描述了数据点间的空间相关性。通过对球状变异函数模型的参数进行遗传算法估计，可以提高插值的精确度。 为了加快优化算法的执行速度，作者提出了自适应加密策略。这种方法根据设计空间的局部特性逐步细化克里金插值曲面，即在需要更高精度的区域增加采样点，以提高计算效率。 通过解析算例，作者证明了所提优化算法的有效性，结果显示该方法能有效降低开关磁阻电机的转矩脉动，从而提高了电机的运行平稳性和整体性能。这一成果对于开关磁阻电机的设计和控制具有重要的理论和实际意义。