Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (Động cơ PMSM) được sử dụng rộng rãi trong truyền động công nghiệp, phương tiện sử dụng năng lượng mới, hàng không vũ trụ và các lĩnh vực khác do hiệu suất cao, mật độ năng lượng vượt trội và hiệu suất điều khiển tuyệt vời. Tuy nhiên, do các kịch bản ứng dụng đòi hỏi hiệu suất động cơ ngày càng cao hơn nên các phương pháp thiết kế thực nghiệm truyền thống không còn có thể đáp ứng được các yêu cầu này. Vì vậy, việc áp dụng thiết kế tối ưu hóa đa mục tiêu (MOOD) Các phương pháp—cân bằng toàn diện các số liệu hiệu suất khác nhau trong giai đoạn thiết kế ban đầu—đã trở thành một phương pháp quan trọng để nâng cao hiệu suất của động cơ.
Thiết kế động cơ truyền thống thường tập trung vào một mục tiêu duy nhất, chẳng hạn như tối đa hóa mật độ mô-men xoắn hoặc giảm thiểu chi phí. Tuy nhiên, hiệu suất của động cơ là một không gian phức tạp, đa chiều liên quan đến các đặc tính điện từ, cơ học, nhiệt và rung động tiếng ồn. Tối ưu hóa một mục tiêu có thể làm giảm các số liệu hiệu suất khác, gây khó khăn cho việc đạt được thiết kế tổng thể tối ưu.
Thiết kế tối ưu hóa đa mục tiêu tìm kiếm sự cân bằng cân bằng giữa các mục tiêu xung đột nhau, tạo ra một tập hợp các giải pháp (được gọi là mặt trận Pareto) trong đó không có mục tiêu đơn lẻ nào có thể được cải thiện mà không phải hy sinh mục tiêu khác.
Những thách thức chính:
• Các mục tiêu xung đột: Ví dụ: tăng mật độ mô-men xoắn có thể yêu cầu kích thước động cơ lớn hơn hoặc mật độ dòng điện cao hơn, tăng nhiệt độ.
• Các ràng buộc phức tạp: Giới hạn điện áp/dòng điện, ngưỡng nhiệt, giới hạn kích thước, v.v.
• Chi phí tính toán cao: Cần có phân tích phần tử hữu hạn (FEA) mở rộng, mô phỏng nhiệt và phân tích cơ học.
• Lựa chọn mặt trước Pareto: Việc chọn giải pháp tốt nhất từ bộ Pareto dựa trên nhu cầu thực tế là không hề đơn giản.
Một bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu có thể được phát biểu dưới dạng toán học như sau:
• Chức năng mục tiêu:
min/maxF(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]
trong đó x là vectơ biến thiết kế và fi(x) là mục tiêu thứ i.
• Hạn chế:
g(x)
(Bất bình đẳng và hạn chế bình đẳng)
Biến thiết kế:
x∈X
trong đó X biểu thị miền khả thi (hoặc phạm vi cho phép) của các biến thiết kế.
Các khái niệm chính:
Sự thống trị: Giải pháp x1 chiếm ưu thế hơn x2 nếu nó thực hiện tốt hơn ở mọi mục tiêu.
Tối ưu Pareto: Một nghiệm x∗ là tối ưu Pareto nếu không có nghiệm nào khác lấn át nó.
Mặt Trận Pareto: Tập hợp tất cả các lời giải tối ưu Pareto.
(1) Định nghĩa vấn đề & Lựa chọn mục tiêu
• Xác định mục tiêu (ví dụ: tối đa hóa mật độ mô-men xoắn, giảm thiểu gợn sóng chi phí/mô-men xoắn).
• Định lượng các mục tiêu trong khi xem xét các mối tương quan.
(2) Các biến số và ràng buộc thiết kế
• Chọn các thông số chính (kích thước stato/rôto, thông số nam châm, số vòng dây).
• Đặt các ràng buộc (giới hạn điện áp/dòng điện, ngưỡng nhiệt, giới hạn kích thước).
(3) Mô hình hóa hiệu suất
• Phân tích phần tử hữu hạn (FEA): Độ chính xác cao nhưng tốn kém về mặt tính toán.
• Mô hình phân tích: Nhanh nhưng kém chính xác.
• Mô hình thay thế (dựa trên ML): Cân bằng tốc độ và độ chính xác (ví dụ: quy trình Gaussian, SVM).
(4) Thuật toán tối ưu hóa
• Thuật toán di truyền (NSGA-II, MOEA/D): Mạnh mẽ cho các vấn đề phức tạp.
• Tối ưu hóa đàn hạt (PSO): Hội tụ nhanh.
• Lập trình bậc hai tuần tự (SQP): Tối ưu hóa cục bộ (nguy cơ giải pháp dưới mức tối ưu).
(5) Phân tích Pareto và ra quyết định
• Phương pháp điểm lý tưởng: Chọn giải pháp gần nhất với hiệu quả không tưởng.
• TOPSIS: Xếp hạng các giải pháp theo mức độ gần với lý tưởng tích cực/tiêu cực.
• Phán quyết của chuyên gia: Đánh giá toàn diện về sự đánh đổi.
(6) Xác nhận & sàng lọc
• Xác minh thiết kế thông qua tạo mẫu hoặc mô phỏng.
• Lặp lại nếu hiệu suất không đạt.
Mục tiêu:
• Tối đa hóa mật độ mô-men xoắn (T/V).
• Giảm thiểu gợn sóng mô-men xoắn.
Các biến thiết kế:
• Đường kính trong của Stator (Ds).
• Hệ số cung cực (αp).
• Độ dày nam châm (Hm).
Hạn chế:
• Hệ số lấp đầy khe (để hạn chế mật độ dòng điện).
• Đường kính ngoài tối đa.
phương pháp:
• Lập mô hình dựa trên FEA + tối ưu hóa NSGA-II.
• kết quả: Mặt trước Pareto cho thấy sự đánh đổi—mật độ mô-men xoắn cao hơn sẽ làm tăng gợn sóng. Thiết kế tối ưu cân bằng cả hai.
ANSYS Maxwell/Motor-CAD: Mô phỏng điện từ và nhiệt.
COMSOL đa vật lý: Khớp nối đa vật lý (EM, nhiệt, cấu trúc).
JMAG-Nhà thiết kế: FEA dành riêng cho động cơ.
MATLAB/Simulink: Phát triển thuật toán tối ưu hóa và điều khiển.
tầm nhìn: Nền tảng tối ưu hóa đa ngành.
Tối ưu hóa đa mục tiêu đang cách mạng hóa thiết kế PMSM. Những tiến bộ trong tương lai sẽ tập trung vào:
• Tích hợp với AI & Tối ưu hóa cấu trúc liên kết: Khám phá thiết kế tự động, thông minh hơn.
• Tối ưu hóa chi phí vòng đời: Cân bằng chi phí sản xuất, vận hành và bảo trì.
• Cải tiến thuật toán: Giải quyết nhanh hơn, mạnh mẽ hơn cho các vấn đề phức tạp.
Kết luận:
Bằng cách tận dụng MOOD, các kỹ sư có thể khai thác hiệu suất động cơ chưa từng có—mở đường cho các ứng dụng thế hệ tiếp theo trong điện khí hóa, robot và hơn thế nữa. Tối ưu hóa hôm nay, dẫn đầu vào ngày mai.
