Motores síncronos de imanes permanentes (motores PMSM) se utilizan ampliamente en accionamientos industriales, vehículos de nueva energía, aeroespacial y otros campos debido a su alta eficiencia, densidad de potencia superior y excelente rendimiento de control. Sin embargo, a medida que los escenarios de aplicación exigen un rendimiento del motor cada vez mayor, los métodos de diseño empíricos tradicionales ya no pueden cumplir con estos requisitos. Por lo tanto, adoptar diseño de optimización multiobjetivo (MOOD) Los métodos (equilibrar integralmente varias métricas de rendimiento durante la fase de diseño inicial) se han convertido en un enfoque clave para mejorar el rendimiento del motor.
El diseño de motor tradicional a menudo se centra en un único objetivo, como maximizar la densidad de par o minimizar el coste. Sin embargo, el rendimiento del motor es un espacio complejo y multidimensional que involucra características electromagnéticas, mecánicas, térmicas y de ruido-vibración. La optimización de un solo objetivo puede degradar otras métricas de rendimiento, lo que dificulta lograr un diseño general óptimo.
Diseño de optimización multiobjetivo. busca un equilibrio entre objetivos en conflicto, produciendo un conjunto de soluciones (llamado frente de Pareto) donde ningún objetivo puede mejorarse sin sacrificar otro.
Desafíos clave:
• Objetivos en conflicto: por ejemplo, aumentar la densidad de torsión puede requerir un tamaño de motor más grande o una densidad de corriente más alta, lo que eleva la temperatura.
• Restricciones complejas: límites de voltaje/corriente, umbrales térmicos, restricciones de tamaño, etc.
• Alto costo computacional: Se necesitan análisis exhaustivos de elementos finitos (FEA), simulaciones térmicas y análisis mecánicos.
• Selección del frente de Pareto: elegir la mejor solución del conjunto de Pareto en función de las necesidades del mundo real no es trivial.
Un problema de optimización multiobjetivo se puede formular matemáticamente como:
• Funciones objetivas:
mín/máxF(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]
donde x es el vector variable de diseño y fi(x) es el i-ésimo objetivo.
• Restricciones:
g(x)≤0, h(x)=0
(Restricciones de desigualdad e igualdad)
Variables de diseño:
x∈X
donde X denota el dominio factible (o rango permitido) de las variables de diseño.
Conceptos clave:
dominación: La solución x1 domina a x2 si se desempeña mejor en todos los objetivos.
Optimidad de Pareto: Una solución x∗ es óptima de Pareto si ninguna otra solución la domina.
Frente de Pareto: El conjunto de todas las soluciones óptimas de Pareto.
(1) Definición del problema y selección de objetivos
• Definir objetivos (por ejemplo, maximizar la densidad del par, minimizar el costo/la fluctuación del par).
• Cuantificar objetivos considerando correlaciones.
(2) Variables y restricciones de diseño
• Seleccionar variables clave (dimensiones del estator/rotor, parámetros del imán, vueltas del devanado).
• Establecer restricciones (límites de voltaje/corriente, umbrales térmicos, límites de tamaño).
(3) Modelado de rendimiento
• Análisis de elementos finitos (FEA): alta precisión pero computacionalmente costoso.
• Modelos Analíticos: Rápidos pero menos precisos.
• Modelos sustitutos (basados en ML): equilibra la velocidad y la precisión (por ejemplo, procesos gaussianos, SVM).
(4) Algoritmos de optimización
• Algoritmos Genéticos (NSGA-II, MOEA/D): Robustos para problemas complejos.
• Optimización de enjambre de partículas (PSO): Convergencia rápida.
• Programación Cuadrática Secuencial (SQP): Optimización local (riesgo de soluciones subóptimas).
(5) Análisis de Pareto y toma de decisiones
• Método del punto ideal: seleccione las soluciones más cercanas al desempeño utópico.
• TOPSIS: Clasificar las soluciones por proximidad a ideales positivos/negativos.
• Juicio de Expertos: Evaluación holística de compensaciones.
(6) Validación y refinamiento
• Verificar diseños mediante prototipos o simulación.
• Iterar si el rendimiento no es suficiente.
Objetivos:
• Maximizar la densidad de torque (T/V).
• Minimizar la ondulación del par.
Variables de diseño:
• Diámetro interior del estator (Ds).
• Coeficiente de arco polar (αp).
• Espesor del imán (Hm).
Restricciones:
• Factor de llenado de ranura (para limitar la densidad de corriente).
• Diámetro exterior máximo.
Método:
• Modelado basado en FEA + optimización NSGA-II.
• Resultado: El frente de Pareto revela una compensación: una mayor densidad de torsión aumenta la ondulación. Los diseños óptimos equilibran ambos.
ANSYS Maxwell/Motor-CAD: Simulación electromagnética y térmica.
COMSOL Multifísica: Acoplamiento multifísico (EM, térmico, estructural).
Diseñador JMAG: FEA específico del motor.
MATLAB/Simulink: Desarrollo de algoritmos de optimización y control.
vista: Plataforma de optimización multidisciplinaria.
La optimización multiobjetivo está revolucionando el diseño de PMSM. Los avances futuros se centrarán en:
• Integración con IA y optimización de topología: exploración de diseño más inteligente y automatizada.
• Optimización de costos del ciclo de vida: Equilibrio de costos de fabricación, operativos y de mantenimiento.
• Mejoras en algoritmos: solucionadores más rápidos y sólidos para problemas complejos.
Conclusión:
Al aprovechar MOOD, los ingenieros pueden desbloquear un rendimiento del motor sin precedentes, allanando el camino para aplicaciones de próxima generación en electrificación, robótica y más. Optimice hoy, lidere mañana.
