毕设心得范文.doc

毕设心得范文 毕设心得老师给出毕业设计任务后，前期工作主要是准备毕设相关的各种资料。 主要有开关磁阻电机系统理论与控制技术（吴红星）开关磁阻电机设计与应用（吴建华）SWITCHED RELUCTANCEMOTOR DRIVES（J.David Irwin,Auburn University）以及关于开关磁阻电机优化算法的文章。 暑假期间开始阅读开关磁阻电机系统理论与控制技术前四章，主要了解开关磁阻电机的基本原理，开关磁阻电机的一些基本结构，开关磁阻电机的改进结构和数学模型，开关磁阻电机设计及优化方法，开关磁阻电机损耗分析和参数计算，有限元法等。 通过这段时间我对开关磁阻电机有了一个大概的了解，接下来要把重点放在开关磁阻电机的设计优化方面。 刚开学的一段时间我看了开关磁阻电机设计与应用，重点了解开关磁阻电机的设计方法:首先是极数/相数和极弧的确定，定转子极弧的确定，应保证对任何转子位置，SR电机都具有正反方向的自启动能力，所以极弧需满足的必要条件为min(s,r)?,s+r?。 其次有结构参数对转矩波动的影响以及电机主要参数的确定，铁心长度与转子直径的比值=?，当?比较大时电机比较细长，电枢绕组的端部长度占整个绕组的比例较小，从而用铜量少，细长的铁心也使得端部磁场影响减弱，使采用二维模型计算的磁化曲线误差减小，电机的转动惯量较小，有利于启动和调速电机内部通风条件变差，根据中小型交流电机的经验，?的值一般为0.5-3.0。 SR电机的铜损耗约占总损耗的50%，因而电磁功率em12NP P+=，由额定参数计算额定功率，选取定转子极数，相数，电磁负荷A、B，电机细长比后，即可确定电机转子外径Da和铁心长度la。 SR电机定转子外径的比值saDD，最常用的设计比值为0.5-0.55，比值的确定取决于定转子极数，运行要求等。 其他一些参数主要有气隙、转子轭高、轴径、定子轭高、定子槽深、每相绕组串联匝数等都可以根据一定的公式和经验确定。 通过这段时间的学习，我大概了解了开关磁阻电机的一些传统的设计方法，对开关磁阻电机的一些主要参数对其性能的影响也有了进一步的了解。 接下来主要是看开关磁阻电机的一些优化设计方法。 优化设计首先是目标函数的选择，目标函数根据设计要求有多种选择，例如采用单位输出功率所耗用的有效材料的体积作为SR电机优化问题的基本目标函数为()2a2minfaD lXP=，当取定2P为输出功率时，目标函数转化为使电机体积最小当保持2a aDl不变时，目标函数转化为使得电机输出功率最大。 其次要把对电机性能影响较大的参数选作优化变量，比如定子外径sD、转子外径aD、铁心长度al、每相绕组匝数phN、定转子磁极极弧s r、定转子轭高cs crhh等。 最后找出电机的主要约束条件，SR电机的主要约束条件有定子绕组电流密度cuJ，cuJ主要用以约束电机的温升和铜耗，考虑到绕组集中在定子和双凸极结构的特点，散热性比较好，因此电流密度较传统电机可以取得高一些，可取cu6.0J，寻优过程中槽满率保持不变，定子极最大平均磁通密度；定子极最大平均磁通密度Bps:Bps愈大，电机铁耗愈大，但重量却因截面积的减小而降低。 从SR电机损耗分布看，铁耗并不占主导地位，电机稳态运行时磁通密度也不是常数，因此Bps可取得大一些，在取值时还应考虑叠片材料磁特性的影响，Bps1.8T；定子扼最大平均磁通密度Bcs:考虑到铁心轭部的结构强度，取Bcs1.5T；输出功率P2:优化点下的输出功率应大于或等于额定输出功率Pn；定子极极弧s:为保证电机具有正反两个方向的自起动能力，取s4srN N；转子极弧rr s；效率在优化过程中，所计算的是电机本体而不是整个系统的效率，因此需将用户要求的系统效率折算为电机效率，用表示，则m。 确定优化点，宽广的恒功率区是SR电机的优点，但也增加了优化问题的复杂性。 对SR电机的优化计算表明，优化点下电机的综合性能指标比较好，转矩波动通常较低。 转矩波动是SR电机噪声的主要因素之一，由于实际上不可能在整个恒功率区都具有同等大小的转矩波动，因此优化点应取在电机长期额定工作点下，或取在12n n+下，总体上要兼顾整个恒功率区。 还要处理一些控制参数，主要是开通角和关断角。 通过对开关磁阻电机优化方法的学习，我对开关磁阻电机的优化有了一个总体的认识，对优化方法也有了一个大概的了解，对自己的毕业设计任务也有了一些思路，接下来主要学习一些传统的算法以及对传统算法的一些改进措施。 接下来几天主要看了遗传算法和模拟退火算法的原理以及其他一些改进方法。 遗传算法的主要步骤 (1)编码GA在进行搜索之前先将解空间的解数据表示成遗传空间的基因型串结构数据，这些串结构数据的不同组合便构成了不同的点。 (2)初始群体的生成随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据称为一个个体，N个个体构成了个群体。 GA以这N个串结构数据作为初始点开始迭代。 (3)适应性值评估检测适应性函数表明个体或解的优劣性。 对于不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。 (4)选择选择的目的是为了从当前群体个选出优良的个体，使它们有机会作为父代为下一代繁殖子孙。 遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或多个后代的概率大。 选择实现了达尔文的适者生存原则。 （5)交叉交叉操作是遗传算法中最主要的遗传操作。 通过交叉操作可以得到新一代个体，新个体组合了其父辈个体的特性。 交叉体现了信息交换的思想。 (6)变异变异首先在群体中随机选择一个个体，对于选中的个体以一定的概率随机地改变串结构数据中某个串的值。 同生物界一样，GA中变异发生的概率很低，通常取值在0.001-0.01之间。 变异为新