基于RBF-CMGA的电机低温运行特性优化

• 作者: 王忠 祁利巧 胡明江 魏长河
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 发动机 运行特性 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 655-658,665
• 页数: 5页
• 分类号: TK441+.37
• 字数: 2794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-449X.2008.06.008

摘要

为了探讨电机的低温运行特性,依据径向基函数网络(RBFNN)和压缩映射遗传算法(CMGA)融合理论,对电机低温运行特性(起动功率、起动转矩、转速)进行了优化分析,预测了低温起动电机的结构参数;对比分析了电机在0℃、-5℃、-15℃和-25℃下的运行特性;在-25℃下,进行了电机起动电压、起动电流、起动转矩及起动转速等性能试验.结果表明:优化后的电机最大起动功率为2.89 kW,平均起动转矩为42 N·m,最大转速为2475 r/min,保证了发动机快速、可靠地低温起动.证实了利用RBF-CMGA融合算法对电机结构参数和运行特性进行优化,是完全可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	江苏大学汽车与交通工程学院	280	1991	20.0	31.0
2	魏长河	江苏大学汽车与交通工程学院	9	29	4.0	5.0
3	胡明江	江苏大学汽车与交通工程学院	15	63	5.0	6.0
7	祁利巧	平顶山工学院建设系	10	34	4.0	5.0