基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别

监测永磁电机的永磁体温度对于保证电机的使用寿命至关重要,因为过高的温度会产生永磁体不可逆失磁现象。提出了一种基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别方法,实现用热网络监测永磁体的温度。该方法首先建立永磁电机的热网络模型,利用粒子群优化算法结合电机温升试验所得温度数据对热网络模型的主要热力参数进行识别;然后利用该热网络模型进行在线温度识别,识别过程能够快速收敛,具备良好的辨识精度;最后,通过对比仿真识别温度和电机温升试验数据,验证了该方法的准确性。

基于图像理论的永磁体涡流损耗计算方法

针对二维有限元法计算永磁体涡流损耗时无法计及永磁体涡流损耗轴向分布的不均匀,以及三维有限元的计算过程时间过长,研究了一种基于图像理论的三维解析法用于计算永磁电机磁体的涡流损耗。该方法将永磁体三维涡流场的边界条件与图像相结合,并考虑了定子开槽效应,磁体内部的径向和切向场变化以及不同源谐波的相互作用,同时计及了相电流引起的时间谐波。通过与三维电机有限元模型进行结果比较,验证该方法的准确性及可行性。