基于神经网络和粒子群算法的永磁同步电机运行与振动性能优化

为了兼顾新能源驱动电机的运行性能和振动性能，对该型号驱动电机进行综合优化。采用数值计算方法分析8极48槽永磁同步电机的主要结构参数对电机运行性能和振动性能的影响，建立神经网络模型拟合电机结构参数与性能表现之间的映射关系，并基于测试数据集进行验证；使用粒子群算法优化电机的结构参数，从而获得驱动电机振动性能和运行性能之间的非劣最优解。优化后的电机与初始样机相比在驱动性能基本保持不变的基础上，转矩脉动和振动位移方面都有了明显的优化。