磁悬浮开关磁阻电机：参数优化与设计新方法

"本文主要探讨了磁悬浮开关磁阻电机的建模与参数优化设计，提出了一种结合最小二乘支持向量机（LSSVM）与粒子群优化算法（PSO）的方法，用于解决电机的结构参数设计问题。通过三维有限元仿真建立样本空间，构建了悬浮力、电磁转矩和绕组间互感的非参数模型，并以额定电磁转矩为约束，悬浮力最大和绕组间互感最小为目标进行优化，最终得出电机的最佳结构参数。这种方法的实施表明，LSSVM非参数模型具有高精度，优化设计出的磁悬浮开关磁阻电机具备悬浮承载能力强大、耦合效应小以及易于控制的特点。同时，该设计方法的算法简单，操作便捷。" 在电机设计领域，磁悬浮开关磁阻电机（BSRM）因其独特的性能，如高效率、低成本和良好的动态响应，被广泛研究。传统电机通常需要机械轴承，而磁悬浮开关磁阻电机则通过磁场悬浮实现无接触运转，从而减少了机械磨损和维护需求。 本文介绍的方法首先运用三维有限元分析技术，对电机进行仿真，生成样本数据，这些数据包括电机在不同工作状态下的悬浮力、电磁转矩和绕组间互感等关键参数。然后，利用最小二乘支持向量机，这是一种机器学习方法，构建非参数模型。LSSVM能有效处理非线性问题，通过训练样本数据，可以拟合出电机性能与参数之间的复杂关系。 接下来，引入粒子群优化算法，这是一种全局优化技术，模拟鸟群或鱼群的集体行为来寻找最佳解决方案。在本文中，粒子群优化算法用于在满足额定电磁转矩约束的前提下，最大化悬浮力并最小化绕组间互感，从而找到电机的最优结构参数。粒子群优化算法的优势在于其能够有效地搜索多维空间中的全局最优解。 通过这种方法设计的磁悬浮开关磁阻电机，不仅在理论上实现了性能的提升，而且在实际仿真实验中也验证了其优越性。电机的悬浮力增强，意味着其可以承载更大的负载；绕组间互感的减小降低了电机内部的耦合效应，有助于提高系统的稳定性和控制精度。此外，这种设计方法简化了优化过程，提高了设计效率。 总结来说，这篇论文提出的LSSVM与PSO结合的参数优化设计方法，为磁悬浮开关磁阻电机的性能提升提供了新的思路，对于电机设计领域的研究和技术进步有着积极的推动作用。它不仅提升了电机的性能指标，还简化了设计流程，对实际应用具有重要意义。