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改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用

作　者: 吕海鹏
导　师: 孟大伟
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 电机与电器
关键词: 自适应蚁群算法高压电机优化设计
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

由于能源和环境问题的日显重要,对于工业领域中的主要动力设备—中小型异步电机,国际上自上世纪70年代出现高效电机后,于上世纪90年代又出现了所谓更为高效的“超高效电机”。一般而言,高效电机与普通电机相比,损耗平均下降20%左右,而超高效电机则要比普通电机损耗平均下降30%以上。因为超高效电机的损耗较高效电机更进一步下降,因此对于长期连续运行、负荷率较高的场合,节能效果更为明显。因此,鉴于能源节约的重要性,高效电机和超高效电机的研制也成为了必然趋势。本文首先介绍了蚁群算法的产生和基本原理,以及改进自适应蚁群算法的应用特点。针对中型高压三相感应电动机的结构特点和技术要求,以电机效率为目标函数,效率、功率因数、启动转矩倍数、最大转矩倍数、启动电流倍数以及热负荷为约束条件,研究并建立了中型高压三相感应电动机的电磁优化设计的数学模型,并运用FORTRAN 90语言编写了相应的计算程序。最后,应用本程序对YKK500、YKK560以及YKK630中心高下的所有规格电机进行了计算,并以YKK500-2系列为例将优化后所得到的设计方案和原系列电机方案相比较,证实了蚁群算法的改进是有效的。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 本课题的研究意义及其目的  10
  1.2 国内外研究现状及分析  10-14
    1.2.1 优化算法的国内外发展及分析.  10-12
    1.2.2 高效电机的国内外发展及分析.  12-14
  1.3 本课题的来源以及论文的主要工作  14-15
    1.3.1 课题的来源  14
    1.3.2 本论文的主要工作  14-15
第2章蚁群算法原理  15-27
  2.1 蚁群算法简介  15-18
    2.1.1 双桥实验  15-18
    2.1.2 随机模型的建立  18
  2.2 蚁群算法的基本原理  18-21
    2.2.1 蚁群系统模型的建立  18-21
    2.2.2 基本蚁群算法的具体实现.  21
    2.2.3 基本蚁群算法的程序流程.  21
  2.3 主要参数对算法收敛性的影响.  21-26
    2.3.1 参数α、β对算法收敛性的影响  21-24
    2.3.2 蚂蚁数m 对算法收敛性的影响  24-25
    2.3.3 信息素挥发系数对算法收敛性的影响  25
    2.3.4 蚂蚁的初始分布  25-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章改进自适应蚁群算法在电机优化中的应用.  27-38
  3.1 系列电机优化设计  27-29
    3.1.1 系列电机的兼容性  27-28
    3.1.2 系列电机的设计方法  28-29
  3.2 系列电机优化设计的数学模型.  29-33
    3.2.1 目标函数的选择及其规格化.  29-30
    3.2.2 优化设计变量的选取及其处理  30-31
    3.2.3 约束条件及其处理  31-33
  3.3 蚁群算法的改进及其在电机优化设计中的应用  33-37
    3.3.1 自适应蚁群算法的引入  34
    3.3.2 自适应蚁群算法的改进  34-36
    3.3.3 改进自适应蚁群算法在电机优化设计中的应用.  36-37
  3.4 本章小结  37-38
第4章优化计算与结果分析  38-42
  4.1 基本参数的设定  38-39
    4.1.1 蚁群算法参数的设定  38
    4.1.2 电机基本参数的设定  38-39
  4.2 优化结果对比  39-41
  4.3 优化结果分析  41
  4.4 本章小结  41-42
结论  42-43
参考文献  43-47
攻读硕士学位期间发表的学术论文.  47-48
致谢  48

改进蚁群算法在YKK系列中型高压电机优化设计中的应用

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