一种永磁同步电机稳健性优化方法及系统与流程

本发明涉及电机，尤其是指一种永磁同步电机稳健性优化方法及系统。

背景技术：

1、永磁同步电机因具备高效率、高功率密度及宽调速范围等突出优势，已被广泛应用于新能源汽车、工业伺服系统、轨道交通、智能家电等关键领域，成为上述领域实现节能化、智能化发展的核心动力部件。随着这些应用场景对电机性能要求的不断提升，不仅需要电机在额定工况下具备优异的效率与扭矩密度，更需在复杂工况（如高温环境、突发短路故障）下保持长期运行的可靠性，而永磁体退磁风险正是制约其可靠性的核心瓶颈问题。

2、目前，在永磁同步电机的优化设计领域，相关技术多采用遗传算法、粒子群优化算法或基础无刺蜂优化算法等传统智能优化方法开展设计优化。然而，现有这些传统智能优化方法存在明显的技术局限，难以实现永磁同步电机性能与可靠性的均衡优化，具体体现如下：

3、其一,初始种群生成合理性不足，现有方法的初始种群多采用随机抽样或简单拉丁超立方抽样方式生成，易出现初始解分布不均、局部聚集的问题，导致优化算法在迭代过程中易陷入局部最优解，无法充分探索设计空间，难以获取兼顾性能-可靠性均衡的全局最优设计方案。

4、其二,搜索机制缺乏动态适应性，以基础无刺蜂优化算法为例，其蜜罐构建阶段仅围绕随机选取的蜜罐母蜂进行有限范围的搜索，而永磁同步电机的设计空间属于高维设计空间（通常包含绕组匝数、磁钢尺寸、定转子结构参数等10余个设计变量），在该类高维设计空间中，上述有限范围的搜索方式易导致算法搜索范围狭窄，同时造成种群多样性快速衰减，进而降低算法的收敛效率，增加优化设计的时间成本。

5、其三,缺乏多目标协同优化机制，现有传统优化算法未针对永磁体退磁风险构建针对性的多目标协同优化机制，而在永磁同步电机设计中，退磁约束与效率、扭矩密度等性能目标之间存在天然的耦合冲突（例如，减小磁钢厚度可提升电机扭矩密度，但会降低永磁体的抗退磁能力）。当面临上述目标冲突时，传统优化算法无法实现多目标之间的动态平衡，易出现重性能、轻可靠性的优化偏向，导致优化后的电机设计方案虽能满足额定工况下的性能要求，但抗退磁可靠性不足，无法适应复杂工况下的长期稳定运行需求。

6、综上，现有基于传统智能优化算法的永磁同步电机优化设计技术，因存在初始种群生成不合理、搜索机制适应性差及多目标协同优化缺失等缺陷，难以突破永磁体退磁风险带来的可靠性瓶颈，无法满足当前应用场景对电机高性能与高可靠性的双重需求。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中初始种群生成不合理、搜索机制适应性差、多目标协同优化缺失，以及难以实现电机性能与抗退磁可靠性均衡优化的缺陷。

2、第一方面,为解决上述技术问题，本发明提供了一种永磁同步电机稳健性优化方法，包括：

3、s1、根据健康状态下永磁同步电机的状态变量和退磁故障下所述永磁同步电机的退磁程度，建立快速退磁风险预测模型；

4、s2、根据所述永磁同步电机的工况，建立退磁率约束条件；

5、s3、根据所述约束条件和所述永磁同步电机的目标状态，构建多目标优化函数；

6、s4、根据所述快速退磁风险预测模型和所述多目标优化函数，在预设永磁同步电机参数搜索空间内，采用分层引导式优化搜索机制进行搜索，得到所述永磁同步电机的最优结构参数；根据所述最优结构参数，完成对所述永磁同步电机的稳健性优化。

7、在本发明的一个实施例中，所述s1，根据健康状态下永磁同步电机的状态变量和退磁故障下所述永磁同步电机的退磁程度，建立快速退磁风险预测模型的步骤为：

8、根据所述永磁同步电机健康状态下的状态变量，建立自然坐标系下的电压方程；

9、将所述电压方程进行坐标变化，得到旋转坐标系的电压分量方程；

10、根据所述电压分量方程，得到所述永磁同步电机的电磁转矩方程；

11、根据所述电磁转矩方程和退磁故障下所述永磁同步电机的退磁程度，得到快速退磁风险预测模型。

12、在本发明的一个实施例中，所述快速退磁风险预测模型的表达式为：

13、；

14、其中，表示快速退磁风险预测值，表示退磁故障下永磁同步电机的退磁程度，表示退磁故障下永磁体磁链；和分别表示定子电流的d轴分量、q轴分量；和分别表示永磁同步电机的d轴电感、q轴电感。

15、在本发明的一个实施例中，所述s2，根据所述永磁同步电机的工况，建立退磁率约束条件的步骤为：

16、根据所述永磁同步电机的永磁体工作温度，建立矫顽力拟合模型；

17、根据所述永磁同步电机的健康永磁体磁链和所述永磁体工作温度，计算高温工况下永磁体磁链退磁率，得到高温退磁率；

18、根据所述永磁同步电机的等值电路，计算三相短路电流峰值；

19、根据所述三相短路电流峰值和所述永磁同步电机的定子每相串联匝数，计算所述永磁同步电机短路时电枢反应磁势峰值；

20、根据所述矫顽力拟合模型和所述电枢反应磁势峰值，计算磁势裕度系数；

21、根据所述磁势裕度系数，得到短路工况下永磁体磁链的短路退磁率；

22、根据所述高温退磁率和所述短路退磁率，建立耦合退磁率；

23、根据所述高温退磁率、所述短路退磁率和所述耦合退磁率，得到不同工况下退磁率约束条件。

24、在本发明的一个实施例中，所述s3中，所述多目标优化函数的表达式为：

25、；

26、其中，表示多目标优化函数，、和表示修正权重；表示永磁同步电机的效率，表示永磁同步电机的目标效率，表示目标扭矩密度，表示扭矩密度，表示退磁风险指数；和分别表示允许最大、允许最小的退磁风险指数。

27、在本发明的一个实施例中，所述s4，根据所述快速退磁风险预测模型和所述多目标优化函数，在预设永磁同步电机参数搜索空间内，采用分层引导式优化搜索机制进行搜索，得到所述永磁同步电机的最优结构参数的步骤为：

28、在预设维度的永磁同步电机参数搜索空间内生成初始种群；对所述初始种群中各个体进行筛选，得到核心引导个体；

29、以所述核心引导个体为中心进行局部搜索生成新候选解，并确定局部新解生成策略；

30、从所述初始种群中随机选取个体作为探索引导个体，以所述探索引导个体为中心进行全局搜索生成新候选解，并确定全局新解生成策略；

31、以所述多目标优化函数为优化目标，对所述局部新解生成策略和所述全局新解生成策略进行迭代更新，得到所述永磁同步电机的最优结构参数。

32、在本发明的一个实施例中，在预设维度的永磁同步电机参数搜索空间内生成初始种群的步骤为：

33、对永磁同步电机参数搜索空间的每个维度，按上下界划分为多个等距的子区间；从每个所述子区间随机选择一个样本点，得到多个初始骨架点；

34、生成混沌序列，利用所述混沌序列对所述多个初始骨架点进行扰动，得到初始种群。

35、在本发明的一个实施例中，所述局部新解生成策略包括第一局部策略；所述第一局部策略为：所述新候选解包括所述核心引导个体、随机选取的精英个体和随机个体，生成过程引入温度因子调节搜索步长，所述温度因子根据当前迭代次数进行变换。

36、在本发明的一个实施例中，从所述初始种群中随机选取个体作为探索引导个体，以所述探索引导个体为中心进行全局搜索生成新候选解的过程中包括对所述初始种群进行划分，并按适应度进行排序。

37、第二方面,为解决上述技术问题，本发明提供了一种永磁同步电机稳健性优化系统，包括：

38、模型构建模块，用于根据健康状态下永磁同步电机的状态变量和退磁故障下所述永磁同步电机的退磁程度，建立快速退磁风险预测模型；

39、约束条件生成模块，用于根据所述永磁同步电机的工况，建立退磁率约束条件；

40、目标优化模块，用于根据所述约束条件和所述永磁同步电机的目标状态，构建多目标优化函数；

41、搜索模块，用于根据所述快速退磁风险预测模型和所述多目标优化函数，在预设永磁同步电机参数搜索空间内，采用分层引导式优化搜索机制进行搜索，得到所述永磁同步电机的最优结构参数；

42、执行模块，用于根据所述最优结构参数，完成对所述永磁同步电机的稳健性优化。

43、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下有益效果：

44、（1）本发明所述的一种永磁同步电机稳健性优化方法及系统，通过建立基于健康状态和退磁故障下的电机状态参数的快速退磁风险预测模型，能够精准量化不同工况下的永磁体退磁风险，为优化提供可靠的理论依据与数据支撑。这有效解决了传统优化方法中退磁风险评估模糊、约束条件设置不合理的问题。本发明结合电机实际工况建立了退磁率约束条件，并基于此约束与电机性能目标构建了多目标优化函数，避免了传统优化算法重性能、轻可靠性的偏向，实现了效率、扭矩密度与抗退磁能力之间的目标平衡。这确保了优化后的电机不仅能满足额定工况下的性能需求，还能适应高温、短路等复杂工况的长期稳定运行。

45、（2）本发明在预设参数搜索空间内，采用分层引导式优化搜索机制开展优化。通过分层引导的搜索逻辑，兼顾了局部精细化探索与全局广域搜索，有效提升了种群多样性与算法收敛效率，避免了优化过程陷入局部最优，能够快速精准地获取电机最优结构参数，最终实现永磁同步电机的稳健性优化，显著提升电机在复杂工况下的运行可靠性与使用寿命。