一种基于无人配送车辆运行工况的交替极游标轮毂电机优化设计方法

随着社会的发展，智能化无人配送车的出现能够帮助人类进行部分劳动，而电机作为其驱动部件，需要满足高转矩密度、低成本、高效率等实际需求。东南大学电气工程学院樊英教授团队提出了一种交替极不等Halbach排布的游标电机，并以降低电机转矩脉动、降低成本与提升效率为优化目标，提出一种考虑全工况域的多目标优化框架。最后，研制了一台实验样机来验证所提出样机与优化框架的可行性和理论分析的正确性。

研究背景

随着社会的发展，智能化无人配送车的出现能够帮助人类进行部分劳动，而电机作为其驱动部件，需要满足高转矩密度、低成本、高效率等实际需求。而随着磁场调制原理的完善，磁场谐波能被充分利用以提升电机的输出性能。其中，游标电机因其结构简单、转矩密度高和转矩脉动小等优点而受到广泛关注。

论文所解决的问题及意义

为平衡制造成本、输出能力与电机性能需求，论文提出一种具有高聚磁能力的交替极不等Halbach游标轮毂电机，并且以降低电机转矩脉动、降低成本与提升效率为优化目标，提出一种考虑全工况域的多目标优化框架，以准确获取电机在全工况域下的最优参数。

论文方法及创新点

1.游标电机的结构及原理

文章所提出的交替极不等Halbach游标轮毂电机具有27个定子槽、23对永磁体极对数以及4对电枢绕组极对数，该电机采用了不等Halbach结构，将永磁体分为三段，两端永磁体宽度小于中间部分，该结构能够提升聚磁能力，进而提升转矩密度。

该结构基于磁场调制原理，利用定转子齿代替磁齿轮复合电机中的调磁环进行磁场调制，实现了不同定转子磁极对数之间的空间调制，以产生更多有效谐波分量，从而提升转矩。

图1 交替极不等Halbach游标轮毂电机

2.基于全工况域下的多目标优化

本文在回顾和总结之前学者工作的基础上，考虑了不同工况下优化参数的差异性，构建了一个满足全工况域下需求的多目标优化框架。该框架利用观测无人送货机器人的行驶轨迹与路况，将电机的运行工况点利用k聚类法进行预处理，大致将电机的运行阶段分为频繁启停、低速爬坡、低速巡航、中速巡航与高速巡航；利用轮廓系数判断其聚类效果，并对每个簇质心进行迭代处理。

图2 多目标优化框架

后续寻优均以降低电机转矩脉动、降低成本与提升效率为优化目标。由于在优化参数时，转矩会发生变化，因此将加权转矩作为优化约束，以满足输出条件。并利用灵敏度计算对每个定转子参数进行分析，如图3所示。后通过选取高敏参数，利用中心组合设计(CCD)结合响应面模型的方法，以构建出多项式函数。在输出Pareto前沿解集中，引入评议函数，选择出最优参数。

图3 定转子参数灵敏度分析

3.实验验证

基于优化后的参数制作了样机并搭建了实验平台，针对反电势、转矩、效率、有效材料成本等因素进行了对比试验，其实验测试结果与有限元分析结果误差均在5%以内，因此验证了所提出优化框架有效性与准确性。

图4 实验平台

结论

本文基于交替极不等Halbach游标轮毂电机，提出了一种多目标优化框架，以进一步提高该电机性能。主要结论如下：

(1) 该优化框架能够快速且全面地对电机结构参数进行寻优，同时考虑到最大母线电压及永磁体退磁程度的限制，能够保障求解出最优参数的有效性与合理性;

(2) 对工况点进行聚类分析，能够快速选出代表性工况点，对复杂工况进行精练简化，能够减少后续有限元计算的时间成本，并且提升了电机性能优化的准确性；

(3) 响应面结合NSGA-II算法优化能够快速准确对参数进行寻优，并保障优化参数在合理范围，避免陷入局部最优解的风险，减少计算成本。

团队介绍

东南大学电气工程学院樊英教授团队长期致力于新型永磁电机的设计分析与控制；现有教授1名，博士生4名，硕士生6名。多年来坚持以创新驱动为引领，以国家重大需求为导向，研究特色鲜明，主要涉及电动汽车电机驱动系统、机器人伺服驱动控制、新型电机设计分析及驱动控制等领域的研究与应用。

该工作发表论文的通讯作者为东南大学樊英教授、博士生导师，主持国家自然科学基金面上项目4项、江苏省自然科学基金面上项目1项、航空基金1项、清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金1项、主持江苏省研究生培养创新工程研究生科研与实践创新计划2项，参与国家自然科学基金重大项目1项,参与国家重点研发计划项目1项；作为主要完成人参与完成科研课题20余项。在国际权威期刊发表SCI收录论文50余篇，EI收录论文60余篇，出版译著1部，已授权发明专利40余项。获教育部自然科学一等奖1项、江苏省研究生教育改革成果一等奖1项、江苏省科技进步二等奖1项。

本工作成果发表在2023年第19期《电工技术学报》，论文标题为“基于无人配送车辆运行工况的交替极游标轮毂电机优化设计”。本课题得到国家自然科学基金重大项目和国家自然科学基金的支持。