基于SVM MOCDE算法的永磁同步電機多目標優化
發布時間：
2024-06-20
通過正交設計法仿真獲得各變量的樣本空間，采用支持向量機（SVM）對仿真數據集進行擬合，應用多目標差分進化（MOCDE）算法進行優化，結合遺傳算法求解永磁電機最優極弧系數、磁極偏移、輔助槽與定子槽口寬度等參數實現齒槽轉矩和氣隙磁密畸變率優化。
通過正交設計法仿真獲得各變量的樣本空間，采用支持向量機（SVM）對仿真數據集進行擬合，應用多目標差分進化（MOCDE）算法進行優化，結合遺傳算法求解永磁電機最優極弧系數、磁極偏移、輔助槽與定子槽口寬度等參數實現齒槽轉矩和氣隙磁密畸變率優化。
