A novel efficient optimization methodology integrating genetic algorithm and fuzzy inference Taguchi method for memory machine

Der Artikel befasst sich mit der Optimierung von Memory-Maschinen (MMs), Permanentmagnet-Maschinen, die dazu entwickelt wurden, ihr Magnetfeld im Luftspalt so anzupassen, dass die Leistung gesteigert wird. Herkömmliche PM-Maschinen haben aufgrund des konstanten Magnetfelds im Luftspalt Beschränkungen bei der Erweiterung ihres konstanten Drehzahlbereichs, wodurch häufig große negative Ströme der d-Achse erforderlich sind, die den Kupferverlust erhöhen. Das vorgeschlagene MM, das mit PMs mit geringer Koerzitivkraft (LCF) ausgestattet ist, kann sein Magnetfeld durch blitzschnelle Stromimpulse anpassen, wodurch kontinuierliche Ströme zur Schwächung des Flusses überflüssig werden und somit Kupferverluste verringert werden. Die Studie stellt einen Hybrid-Magnetkreis (HMC) MM vor, der die Vorteile serieller und paralleler Magnetkreisstrukturen kombiniert, um einen weiten Flussregelungsbereich und ein hohes Drehmoment zu erreichen. Die komplexe Struktur von HMC-MMs erfordert jedoch eine sorgfältige Koordination mehrerer Parameter und ausgeklügelte Optimierungstechniken. Der Artikel stellt eine neuartige Optimierungsmethode vor, die einen multiobjektiven genetischen Algorithmus (MOGA) und eine Fuzzy-Inference-Taguchi-Methode (FIT) integriert. Dieser Ansatz adressiert die Herausforderungen multiobjektiver Optimierung, breiter Parameterwertbereiche und der Notwendigkeit genauer Parameterwertbereiche. Die Methodik umfasst zwei Optimierungsrunden: Die erste Runde nutzt MOGA, um präzise Parameterwertbereiche bereitzustellen und umfassende Korrelationskoeffizienten zu berechnen, während die zweite Runde FIT einsetzt, um effiziente Optimierungen durch orthogonale Experimente durchzuführen. Die vorgeschlagene Methode wird angewandt, um ein HMC-MM zu optimieren, was zu einer signifikanten Reduzierung der Rechenzeit im Vergleich zu bestehenden Methoden führt. Das optimierte MM weist verbesserte elektromagnetische Eigenschaften auf, darunter einen größeren Flussregelungsbereich und eine erhöhte hocheffiziente Betriebsgeschwindigkeit. Die experimentelle Validierung mit einem Prototyp bestätigt die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Optimierungsmethode und macht sie zu einer vielversprechenden Lösung zur Leistungssteigerung von Speichermaschinen in verschiedenen Anwendungen.