sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2017-1-42-48sapi-148Research ArticleУправление техническими объектамиManagement of technical objectsГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ С ИНКОРПОРИРОВАННЫМИ МАГНИТАМИGENETIC ALGORITHM IN OPTIMIZATION DESIGN OF INTERIOR PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTORНгоФыонг ЛеNgoPhuong Lengo.phuong.le@gmail.comБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarus201704052017014248Copyright © Нго Ф.Л., 20172017Нго Ф.Л.Ngo P.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/148

Классические методы проектирования электрических машин направлены на достижение работоспособности электрической машины и не обеспечивают минимальных затрат при изготовлении и при эксплуатации. В последнее время оптимизация становится важной частью современного процесса проектирования электрических машин. Цель процесса оптимизации, как правило, сводится к обеспечению минимума стоимости машины, потерь энергии, массы, или обеспечения максимума момента и к.п.д. Большинство требований проектирования электрической конструкции машины находятся в противоречии друг с другом (уменьшение объема или массы, повышение КПД и т.д.). Задача оптимизации проектирования синхронного двигателя с инкорпорированными постоянными магнитами (СДИПМ) является задачей многокритериальной оптимизации. Существуют два подхода для решения этой задачи, одним из которых являются эволюционные алгоритмы, получившие широкое распространение в настоящее время. Для оптимизации проектирования СДИПМ эволюционные алгоритмы представляет собой более привлекательный подход. Генетический алгоритм (ГА) является самым популярным в эволюционных алгоритмах. Рассмотрены компоненты и процедура выполнения генетического алгоритма для оптимизации проектирования СДИПМ. Реализован генетический алгоритм на ЭВМ в программных языках C# и Lua. В процессе оптимизации для повышения скорости вычисления и точности аналитический расчет используется вместе с расчетом методом конечных элементов. Включение в процессе оптимизации анализа методом конечных элементов осуществляется с помощью программы FEMM и технологи ActiveX. Результатом процесса оптимизация с помощью генетического алгоритма является множество решений, из которых инженер выбирает самое лучшее. Осуществлена оптимизация проектирования СДИПМ на основе асинхронного двигателя типа АИР112МВ8.

Classical method of designing electric motors help to achieve functional motor, but doesn’t ensure minimal cost in manufacturing and operating. Recently optimization is becoming an important part in modern electric motor design process. The objective of the optimization process is usually to minimize cost, energy loss, mass, or maximize torque and efficiency. Most of the requirements for electrical machine design are in contradiction to each other (reduction in volume or mass, improvement in efficiency etc.). Optimization in design permanent magnet synchronous motor (PMSM) is a multi-objective optimization problem. There are two approaches for solving this problem, one of them is evolution algorithms, which gain a lot of attentions recently. For designing PMSM, evolution algorithms are more attractive approach. Genetic algorithm is one of the most common. This paper presents components and procedures of genetic algorithms, and its implementation on computer. In optimization process, analytical and finite element method are used together for better performance and precision. Result from optimization process is a set of solutions, from which engineer will choose one. This method was used to design a permanent magnet synchronous motor based on an asynchronous motor type АИР112МВ8.

синхронный двигатель с инкорпорированными магнитамимногокритериальная оптимизациягенетический алгоритмpermanent magnet synchronous motormulti-objective optimizationgenetic algorithmReferencesMiller, T. J. E. Brushless Permanent Magnet and Reluctance motor drive / T. J. E. Miller. – New York; Oxford: Clarendon Press, 1989. 207 p.Miller, T. J. E. Brushless Permanent Magnet and Reluctance motor drive / T. J. E. Miller. – New York; Oxford: Clarendon Press, 1989. 207 p.Брахман, Т. Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. – М.: Радио и связь, 1984. – 287 с.Брахман, Т. Р. Многокритериальность и выбор альтернативы в технике. – М.: Радио и связь, 1984. – 287 с.Кини, Р. Л., Райфа, X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под ред. И. Ф. Шахнова. – М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.Кини, Р. Л., Райфа, X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под ред. И. Ф. Шахнова. – М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.Ehrgott, Matthias. Multicriteria Optimization. – 2nd. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2005. – 323 p.Ehrgott, Matthias. Multicriteria Optimization. – 2nd. – Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2005. – 323 p.Multiobjective Optimization of Induction Machines Including Mixed Variables and Noise Minimization / J. Le Besnerais [et al.]// IEEE Transactions on Magnetics. 2008. – Vol. 44, № 6. – 1102–1105 p.Multiobjective Optimization of Induction Machines Including Mixed Variables and Noise Minimization / J. Le Besnerais [et al.]// IEEE Transactions on Magnetics. 2008. – Vol. 44, № 6. – 1102–1105 p.Лотов, А. В., Поспелова, И. И. Многокритериальные задачи принятия решений: учеб. пособие / А. В. Лотов, И. И. Поспелова. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 c.Лотов, А. В., Поспелова, И. И. Многокритериальные задачи принятия решений: учеб. пособие / А. В. Лотов, И. И. Поспелова. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 c.S. B. Andersen, I. F. Santos. Evolution strategies and multi-objective optimization of permanent magnet motor / S. B. Andersen, I.F. Santos // Applied Soft Computing. 2012. – Vol. 12, no. 2. – pp. 778–792.S. B. Andersen, I. F. Santos. Evolution strategies and multi-objective optimization of permanent magnet motor / S. B. Andersen, I.F. Santos // Applied Soft Computing. 2012. – Vol. 12, no. 2. – pp. 778–792.Petrenko, Y. N. Fuzzy logic and genetic algorithm technique for non-liner system of overhead crane / Y. N. Petrenko, S. E. Alavi. Proceedings of the IEEE Region 8 SIBIRCON-2010, Irkutsk Listvyanka, Russia, July 11–15, 2010, pp. 848–851.Petrenko, Y. N. Fuzzy logic and genetic algorithm technique for non-liner system of overhead crane / Y. N. Petrenko, S. E. Alavi. Proceedings of the IEEE Region 8 SIBIRCON-2010, Irkutsk Listvyanka, Russia, July 11–15, 2010, pp. 848–851.Шварц, Д. Т. Интерактивные методы решения задачи многокритериальной оптимизации. Обзор / Д. Т. Шварц // Наука и образование / МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2013. № 4. – Режим доступа: http://old.technomag.edu.ru/issue/541044.html – Дата доступа: 28.11.2016.Шварц, Д. Т. Интерактивные методы решения задачи многокритериальной оптимизации. Обзор / Д. Т. Шварц // Наука и образование / МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2013. № 4. – Режим доступа: http://old.technomag.edu.ru/issue/541044.html – Дата доступа: 28.11.2016.Нго, Фыонг Ле, Гульков, Г. И. Эквивалентная схема магнитной цепи синхронного двигателя с инкорпорированными магнитами // М.: Энергетика. 2015. – № 4. – с. 13–14.Нго, Фыонг Ле, Гульков, Г. И. Эквивалентная схема магнитной цепи синхронного двигателя с инкорпорированными магнитами // М.: Энергетика. 2015. – № 4. – с. 13–14.Expansion of operating limits for permanent magnet motor by current vector control considering inverter capacity /Morimoto [et al.] // IEEE Transactions on Industry Applications. 1990. – Vol. 26, № 5. – p. 866–871.Expansion of operating limits for permanent magnet motor by current vector control considering inverter capacity /Morimoto [et al.] // IEEE Transactions on Industry Applications. 1990. – Vol. 26, № 5. – p. 866–871.Kamiya M. Development of traction drive motors for the Toyota hybrid systems // IEEJ Transactions on Industry Applications. Apr. 2006. – Vol. 126, № 4. – P. 473–479.Kamiya M. Development of traction drive motors for the Toyota hybrid systems // IEEJ Transactions on Industry Applications. Apr. 2006. – Vol. 126, № 4. – P. 473–479.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.