基于改进型多目标粒子群算法的电铲永磁同步电机过载工况下电磁-热双向耦合优化设计

基于改进型多目标粒子群算法的电铲永磁同步电机过载工况下电磁-热双向耦合优化设计摘要本文针对矿山电铲提升系统用永磁同步电机在过载起升、卡斗遇硬岩等瞬态超载工况下易发生温升异常，影响电机可靠性的问题，提出了一种基于电磁-热双向耦合的多目标优化设计方法。首先，建立了永磁同步电机的参数化有限元模型，定义了电机最大输出转矩、转矩波动、铜耗及温升峰值等多维优化目标。其次，针对传统优化算法在约束边界处理上的不足，提出了一种引入可行性规则与自适应惯性权重的改进型多目标粒子群优化算法。通过构建代理模型（Kriging模型）替代耗时的有限元仿真，实现了电机关键几何参数（极弧系数、磁钢厚度、气隙长度、绕组匝数等）的高效寻优。最后，利用Maxwell与ANSYS Workbench联合仿真，对优化前后的电机在设定的超载工况（1.5倍额定转矩，持续60秒）下进行了电磁场与温度场的双向耦合分析。结果表明，优化后的电机在保证额定输出性能的同时，最大输出转矩提升了7.2%，铜耗降低了11.5%，且在超载工况下绕组端部最高温度下降了8.3℃，验证了优化方法的有效性。关键词：永磁同步电机；过载工况；多目标优化；粒子群算法；电磁-热耦合第一章 绪论1.1 课题背景及研究意义矿山电铲作为露天矿山开采的核心设备，其提升机构的动力系统由永磁同步电机驱动。相较于传统异步电机，永磁同步电机具有高效率、高功率密度等优点。然而，电铲在实际作业过程中，频繁面临过载起升、铲斗遇硬岩（卡斗）以