Петров Тимур Игоревич – канд. техн. наук, доцент кафедры «Электроснабжение промышленных предприятий»
г. Казань
Timur I. Petrov
Kazan
В данном исследовании разработана методика оптимизации конструкции синхронного двигателя с постоянными магнитами (СДПМ) с использованием генетического алгоритма, направленная на повышение энергоэффективности и снижение пульсаций момента.
Цель работы заключалась в определении оптимальных геометрических параметров двигателя, включая угол охвата магнитов, толщину магнитов, ширину зубца статора, глубину паза и воздушный зазор, с учетом технологических ограничений и электромагнитных характеристик.
Методология основана на комбинации аналитического моделирования магнитных цепей и генетического алгоритма, реализованного в MATLAB, с многоцелевой фитнес-функцией, учитывающей крутящий момент, пульсации и КПД.
Результаты демонстрируют, что предложенный подход позволяет достичь значительного улучшения характеристик: увеличение момента на 8,9%, снижение пульсаций на 40% и повышение КПД на 3,5 процентных пункта по сравнению с базовой конфигурацией. Установлено, что оптимальная конфигурация достигается при угле охвата магнитов 72° и воздушном зазоре 0,85 мм, что подтверждает необходимость применения современных оптимизационных методов для поиска нетривиальных технических решений.
Заключение. Полученные результаты имеют практическую значимость для проектирования энергоэффективных двигателей, сокращая время разработки. Исследование вносит вклад в развитие методов компьютерного проектирования электрических машин, демонстрируя эффективность генетических алгоритмов для решения сложных многокритериальных задач электромеханики.
In this study, a genetic algorithm-based design optimization methodology for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is developed to improve energy efficiency and reduce torque pulsation.
The objective of the study was to determine the optimal motor geometric parameters, including magnet wrap angle, magnet thickness, stator tooth width, slot depth, and air gap, taking into account technological constraints and electromagnetic characteristics.
The methodology is based on a combination of analytical modeling of magnetic circuits and a genetic algorithm implemented in MATLAB with a multi-objective fitness function that takes into account torque, pulsation, and efficiency.
The results demonstrate that the proposed approach achieves significant performance improvements: an 8.9% increase in torque, a 40% decrease in pulsation, and a 3.5 percentage point increase in efficiency compared to the baseline configuration. It was found that the optimal configuration is achieved with a magnet coverage angle of 72° and an air gap of 0.85 mm, which confirms the need to use modern optimization methods to find non-trivial technical solutions.
Conclusion. The results obtained are of practical importance for designing energyefficient motors, reducing development time. The study contributes to the development of computer-aided design methods for electrical machines, demonstrating the effectiveness of genetic algorithms for solving complex multi-criteria problems of electromechanics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.