Ứng dụng giải thuật di truyền để lựa chọn tối ưu tham số động cơ điện

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp lựa chọn tối ưu các tham số của động cơ không đồng bộ bằng cách ứng dụng GA với các đặc điểm: Lựa chọn tối ưu các tham số theo một số chỉ tiêu quan trọng của động cơ; Tìm kiếm tối ưu trong không gian đa chiều là các tham số của động cơ bằng GA.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng giải thuật di truyền để lựa chọn tối ưu tham số động cơ điện Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ĐỂ LỰA CHỌN TỐI ƯU THAM SỐ ĐỘNG CƠ ĐIỆN Lê Quang Cường Trường Đại học Thuỷ lợi, email: cuonglq@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG Giải thuật di truyền là các kỹ thuật được sử dụng khá phổ biến trong bài toán tìm kiếm tối Một trong những đối tượng cơ điện quan ưu.GAlà một phương pháp tìm kiếm cực trị trọng đó là động cơ. Theo thống kê thì 50% tổng thể mô phỏng theo cơ chế của quá trình năng lượng điện sản xuất ra được dùng cho chọn lọc và di truyền trong tự nhiên. Từ tập động cơ điện. Do đó việc thiết kế và lựa chọn các lời giải có thể ban đầu, thông qua nhiều động cơ một cách tối ưu là vấn đề có ý nghĩa bước tiến hoá để hình thành các tập mới với lớn về cả về kinh tế lẫn kỹ thuật. Trong đó những lời giải tốt hơn, cuối cùng sẽ tìm được động cơ điện không đồng bộ (ĐKB) là loại lời giải gần tối ưu nhất [2, 3]. được sử dụng phổ biến nhất do chúng có Nghiên cứu này đề xuất phương pháp lựa những ưu điểm sau: Khả năng quá tải về chọn tối ưu các tham số của động cơ không đồng mômen lớn, dải điều chỉnh tốc độ rộng, kết bộ bằng cách ứng dụng GA với các đặc điểm: cấu đơn giản và có thể làm việc trong các - Lựa chọn tối ưu các tham số theo một số môi trường khắc nghiệt. chỉ tiêu quan trọng của động cơ. Một số các chỉ số quan trọng của ĐKB là: - Tìm kiếm tối ưu trong không gian đa thời gian khởi động không tải của động cơ chiều là các tham số của động cơ bằng GA. ( đ ), giá trị mômen cực đại tức thời ( ) 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU khi khởi động, giá trị trung bình hiệu suất động cơ trong thời gian khởi động ( đ ), hệ Từ các phương trình biểu diễn các chỉ tiêu số công suất trung bình trong thời gian khởi quan trọng của động cơ theo các tham số đã động ( đ )... Tất cả các chỉ số trên đều được công bố từ các nghiên cứu trước đây đóng vai trò quyết định độ tin cậy và chất của tác giả [1,4], tiến hành xây dựng bài toán lượng của động cơ trong hoạt động [4]. Các tối ưu, sử dụng GA để tìm kiếm tối ưu các chỉ tiêu này phụ thuộc vào các tham số của tham số theo các tiêu chí khác nhau. động cơ như: - tự cảm các cuộn dây stato; 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU - tự cảm các cuộn dây roto; – hỗ cảm giữa các cuộn dây stato và roto; - điện trở 3.1 Một số chỉ tiêu động của động cơ của cuộn dây stato; - điện trở của cuộn Theo [1], các chỉ tiêu động của động cơ dây roto; - mômen quán tính. không đồng bộ như: Thời gian khởi động Việc lựa chọn các tham số của động cơ sao (Y1), mô men điện từ tức thời lớn nhất khi cho tối ưu về một hoặc nhiều chỉ tiêu nêu trên khởi động (Y2), giá trị trung bình của hệ số là bài toán phức tạp. Theo [5], trong thiết kế và công suất trong quá trình khởi động (Y3) và tổng hợp các thiết bị cơ điện, có các phương giá trị trung bình của hiệu suất trong quá pháp khác nhau để giải bài toán tối ưu như: trình khởi động (Y4) được nghiên cứu và biểu phương pháp liệt kê, phương pháp giải tích, diễn bằng đa thức hồi qui thực nghiệm.Tiến phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên, phương hành qui hoạch thực nghiệm trực giao bậc 2 pháp ứng dụng giải thuật di truyền (GA)... với động cơ không đồng bộ, mã số 487 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2017. ISBN: 978-604-82-2274-1 4A100S4Y3, công suất 3 kW và thu được các trình tìm kiếm này luôn đòi hỏi sự cân bằng đa thực hồi qui như sau: giữa hai mục tiêu: Khai thác lời giải tốt nhất và Y1 = 0,154684 + 0,00088 *x1 - 0,006347* x2 - xem xét toàn bộ không gian tìm kiếm. 0,000185*x3+0,014377*x4+0,000240*(x12- Quần thể chuỗi ban đầu được khởi tạo 0,8)+0,000890*(x22-0,8)+0,000015*(x32-0,8)- ngẫu nhiên, sau đó tiến hoá từ thế hệ này 0,000060*(x42-0,8)+0,000037*x1*x2- sang thế hệ khác bằng các toán tử di truyền. 0,000025*x1*x3+0,000188*x1*x4+0,000012*x2 Có ba toán tử di truyền đơn giản là: tái tạo, *x3-0,0006*x2*x4-0,000012*x3*x4 lai ghép và đột biến. Y2=83,715837- Các cá thể trong giải thuật di truyền là các 2,958219*x1+4,209008*x2+0,50951)* chuỗi bit được tạo bởi việc cắt dán các chuỗi x3+0,319860*x4+0,058579*(x12-0,8)- bit con. Mỗi chuỗi bit đại diện cho một tập 0,283109*(x22-0,8)-0,049035*(x32-0,8)- 0,033121*(x42-0,8)-0,085556*x1*x2- thông số trong không gian tìm kiếm.Từ mỗi 0,007058*x1*x3- chuỗi bit ta giải mã để tính lại tập thông số, 0,039963*x1*x4+0,027739*x2*x3+0,051922*x2 sau đó tính được giá trị hàm mục tiêu. Từ đó, *x4+0,005065*x3*x4 giá trị hàm mục tiêu được biến đổi thành giá Y3=0,538780+0,013837*x1+0,022213*x2+0,002 trị do độ phù hợp của từng chuỗi. 027*x3-0,000028*x4-0,000314*(x12-0,8)- Tái tạo: Quá trình tìm kiếm lời giải chính 0,000753*(x22-0,8)-0,000183*(x32- là quá trình tiến hoá mà ở mỗi bước, cần phải 0,8)+0,000088*(x42-0,8)-0,000741*x1*x2- lựa chọn các cá thể thích nghi hơn để tái sản 0,000034*x1*x3+0,000012*x1*x4+0,000254*x2* xuất ở thế hệ sau ...