OPTIMUS应用于电动机控制系统优化技术

3. 结果

结果阐述

试验设计和响应面模型

拉丁超立方试验设计方法被运行来最为建立相应面的样本。图4 显示了电动机磁极宽度和激励信号宽度是对输出扭矩波纹有较大影响的重要设计参数。这个响应面模型是对仿真模型的近似。在优化过程中，如果需要连续大量求解仿真模型，会需要相当大的计算量。适当地使用响应面模型能有效降低计算量，提高优化过程的效率。响应面模型的质量（及其对于优化过程可靠性）可以通过在建立过程中得到的回归系数进行确认。

图4 – OPTIMUS 建立响应面显示了输出扭矩波纹与选择的输入参数之间的变化关系

OPIMUS 找到了最小的电动机输出扭矩波纹的设计，并且满足了转速约束条件（图5）。相对于初始设计，最优设计有效降低了13.8%的电动机输出扭矩波纹（图6）。

图5 – 优化目标函数的收敛: 最小化输出扭矩波纹

图6 – 优化前后的电动机的输出扭矩和转速

4. 结论

结论

OPTIMUS 成功地自动化了Simulink仿真，并找到了最优的磁极宽度、激励信号的起始角度和宽度，使得电动机的输出扭矩波纹得到了有效降低，并且保证了电动机转速始终高于规定转速。