3. 結(jié)果

結(jié)果闡述

試驗設(shè)計和響應(yīng)面模型

拉丁超立方試驗設(shè)計方法被運行來最為建立相應(yīng)面的樣本。圖4 顯示了電動機磁極寬度和激勵信號寬度是對輸出扭矩波紋有較大影響的重要設(shè)計參數(shù)。這個響應(yīng)面模型是對仿真模型的近似。在優(yōu)化過程中，如果需要連續(xù)大量求解仿真模型，會需要相當大的計算量。適當?shù)厥褂庙憫?yīng)面模型能有效降低計算量，提高優(yōu)化過程的效率。響應(yīng)面模型的質(zhì)量（及其對于優(yōu)化過程可靠性）可以通過在建立過程中得到的回歸系數(shù)進行確認。

圖4 – OPTIMUS 建立響應(yīng)面顯示了輸出扭矩波紋與選擇的輸入?yún)?shù)之間的變化關(guān)系

OPIMUS 找到了最小的電動機輸出扭矩波紋的設(shè)計，并且滿足了轉(zhuǎn)速約束條件（圖5）。相對于初始設(shè)計，最優(yōu)設(shè)計有效降低了13.8%的電動機輸出扭矩波紋（圖6）。

圖5 – 優(yōu)化目標函數(shù)的收斂: 最小化輸出扭矩波紋

圖6 – 優(yōu)化前后的電動機的輸出扭矩和轉(zhuǎn)速

4. 結(jié)論

結(jié)論

OPTIMUS 成功地自動化了Simulink仿真，并找到了最優(yōu)的磁極寬度、激勵信號的起始角度和寬度，使得電動機的輸出扭矩波紋得到了有效降低，并且保證了電動機轉(zhuǎn)速始終高于規(guī)定轉(zhuǎn)速。