混合式步进电动机结构参数智能协同优化

简介

为了探究混合式步进电动机关键结构参数对其静态转矩的影响规律,找寻最优设计方案,提出一种基于正交试验、反向传播(Back Propagation,BP)神经网络和遗传算法的智能协同优化方法。通过对电机的磁路分析与ANSYS Maxwell-3D有限元仿真,讨论了电机结构和运行参数对输出转矩的影响,并据此对电机的气隙g、齿宽比bt/t、齿高ht和转子壁厚hr进行协同优化,采用电机的最大静转矩Tm作为优化目标,运用智能协同优化方法得到最优解,并对优化结果进行有限元验证。结果表明:优化结果与仿真结果相近,最大静态转矩相对误差为4.8%,最优结构参数为:g=0.1 mm,bt/t=0.37,ht=0.84 mm,hr=2.5 mm。