Устройств и систем методами пассивного поиска

Характеристика оптимизации электромеханических

В курсе лекций изучаются и исследуются методы и алгоритмы пассивного поиска оптимальных проектных решений: сканирования, статистических испытаний, LPt–поиска и рассматривается их применение при параметрической оптими­зации ГД.

Для ЭМУС, и в частности ГД, параметрами оптимизации могут быть

1) геометрические размеры и их соотношения;

2) обмоточные данные;

3) характеристики материалов;

4) параметры электропитания и нагрузки;

5) соотношения показателей и др. [2, 3].

При проектировании ЭМУС укрупнено выполняются следующие действия:

1) часть исходных переменных задаётся из ТЗ, а часть – на основе статистических данных;

2) из всего многообразия параметров ЭМУС выделяется по возможности их минимальное количество, наиболее полно определяющее конструкцию и процессы конкретного устройства или системы;

3) для выделенных параметров них задаются области допустимых значений;

4) проводятся циклические проектные расчёты ЭМУС при вариации исходных переменных.

В качестве параметров оптимизации ГД цилиндрической конструкции обычно принимаются следующие параметры:

K_d – отношение наружного диаметра ГД (наружного диаметра статора при нормальном исполнении или ротора – при обращённом исполнении) к диаметру поверхности статора со стороны зазора;

x_n1 – относительная площадь пазов статора – отношение суммарной площади пазов к площади пластины статора;

K_м – кратность максимального момента – отношение максимального электромагнитного момента, развиваемого ГД, к номинальному моменту нагрузки;

d – размер воздушного зазора, см.

Выбор указанных параметров оптимизации продиктован практикой проектирования ГД.

Параметр K_d задаёт распределение полного объёма ГД на статор и ротор, x_n1 – распределение объёма статора на магнитопровод и обмотку.

Коэффициент K_м определяет время разгона ГД и, следовательно, время готовности гироскопа.

Размер воздушного зазора – важнейший геометрический параметр ГД, характеризующий процесс электромеханического преобразования энергии в ГД.

Таким образом, любое сочетание двух, трёх или четырёх из указанных параметров однозначно определяет вариант ГД при заданных габаритах.

Разнородность параметров оптимизации, различия в диапазонах их измене­ния приводят к необходимости нормирования параметров оптимизации. При этом реальная область поиска, определяемая диапазонами

(2.11)

заменяется единичным п –мерным объёмом, а текущие значения нормированных параметров вычисляются по формуле:

(2.12)

Рабочими показателями ГД являются:

1) потребляемые токи и мощности в пус­ковом (I _1п, P _1п) и номинальном (I _1н, P _1н) режимах;

2) электромагнитный мо­мент (M);

3) КПД (h);

4) время разгона (t _p);

5) крутизна меха­нической характеристики (dM / dS);

6) номинальное относительное скольжение (S _н) и др.

Наиболее часто критериями оптималь­ности назначаются h_н, t _p, dM / dS.

Реально при оптимизации ГД приходится учитывать как ограничения на его рабочие показатели, указанные в ТЗ на проектирование, так и ограничения технологической выполни­мости размеров ГД, например, размеров штампа статора и ротора.

Наибольшее распространение для решения задач параметрической оптими­зации ЭМУС получили численные методы нелинейного программирования или ме­тоды поиска, позволяющие определить приближение к экст­ремуму функции цели с определённой степенью точности. В курсе лекций рассматриваются методы пассив­ного поиска: сканирования, статистичес­ких испытаний, LPt–поиска, сущность ко­торых состоит в организации равномерного просмотра вариантов проекта в задан­ной области изменения параметров. При этом процесс поиска не зависит от ре­зультатов, полученных в ходе поиска.

Для данной группы методов заранее опреде­ляется количество вариантов, которые должны быть проанализированы для опреде­ления экстремума функции цели с заданной степенью точнос­ти. Отсюда очевидны основные преимущества этой группы методов:

1) независи­мость процесса и результатов поиска от наличия ограничений и поведе­ния функции цели;

2) возможность прибли­жения к глобальному экстремуму в заданной области изменения параметров.

Основной не­достаток – значительные затраты на поиск, связанные с необходимостью просмотра большого количества точек для получения достоверной информации об экстремуме функции цели.

Каждая точка во всех методах поиска – это конкретный вариант объекта проектирования, в частности при проектировании ЭМУС – вариант, например, гироскопического электродвигателя системы управления летательным аппаратом или генератора системы электроснабжения, а координаты точки – конкретные значения переменных параметров, в зависимости от изменения которых ведётся поиск оптимального варианта объекта проектирования.

Необходимо более подробно рассмотреть алгоритмы этих методов.